Latency of tobacco smoking for head and neck cancer among HPV‐positive and HPV‐negative individuals
Notice bibliographique
Résumé
Human papillomavirus (HPV) infection and tobacco smoking are well‐known risk factors for head and neck cancers (HNC). Although an effect modification between oral HPV infection and tobacco smoking may exist, evidence is lacking on how they interact temporally. We investigated the latency and life course effects of tobacco smoking on risk of HNC among HPV‐positive (HPV+ve) and negative (HPV‐ve) individuals. We used data from 631 ever‐smoker participants of a hospital‐based case–control study conducted in four major hospitals in Montréal, Canada. Cases (n = 320), incident, histologically confirmed, primary squamous cell carcinomas, were frequency‐matched to controls (n = 311) by age and sex. Sociodemographic and behavioral factors (e.g., tobacco and alcohol use and sexual history) were collected using a structured interview applying a life grid technique. Oral exfoliated cells were used for HPV DNA detection and genotyping. Latency effects were estimated flexibly using a Bayesian relevant exposure model and further extended with a life course approach. Retrospective smoking trajectories for HPV+ve cases and controls had similar shapes. Exposure to tobacco smoking even 40 years before diagnosis was associated with an increased HNC risk among both HPV+ve and HPV‐ve participants. The effect of smoking before the start of sexual activity compared to afterwards was higher among HPV+ve individuals. This pattern of association was less profound among HPV‐ve participants. Temporal interactions may exists between oral HPV infection and life course smoking trajectories in relation to HNC risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».