Environmental and Other Extrinsic Risk Factors Contributing to the Pathogenesis of Cutaneous T Cell Lymphoma (CTCL)
Notice bibliographique
Résumé
The applications of disease cluster investigations in medicine have developed rather rapidly in recent decades. Analyzing the epidemiology of non-random aggregation of patients with a particular disease fostered identification of environmental and external exposures as disease triggers and promoters. Observation of patient clusters and their association with nearby exposures, such as Dr. John Snow’s astute mapping analysis in the mid-1800’s, which revealed proximity of cholera patients in London to a contaminated water pump infected with Vibrio cholerae, have paved the way for the field of epidemiology. This approach enabled the identification of triggers for many human diseases including infections and cancers. Cutaneous T-cell lymphomas (CTCL) represent a group of non-Hodgkin lymphomas that primarily affect the skin. The detailed pathogenesis by which CTCL develops remains largely unknown. Notably, non-random clustering of CTCL patients was reported in several areas worldwide and this rare malignancy was also described to affect multiple members of the same family. These observations indicate that external factors are possibly implicated in promoting CTCL lymphomagenesis. Here, we review the epidemiology of CTCL worldwide and the clinical characteristics of CTCL patients, as revealed by global epidemiological data. Further, we review the known risk factors including sex, age, race as well as environmental, infectious, iatrogenic and other exposures, that are implicated in CTCL lymphomagenesis and discuss conceivable mechanisms by which these factors may trigger this malignancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».