Modifiable Lifestyle and Medical Risk Factors Associated With Myeloproliferative Neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Despite the identification of acquired genetic mutations associated with Myeloproliferative Neoplasms (MPNs) there is a paucity of information relating to modifiable risk factors that may lead to these mutations. The MOSAICC Study was an exploratory case-control study of polycythemia vera (PV), essential thrombocythemia (ET), and Myelofibrosis (MF). MPN patients and population controls (identified by General Practitioners) and non-blood relative/friend controls were recruited from 2 large UK centers. Participants completed a telephone-based questionnaire analyzed by unconditional logistic regression analysis adjusting for potential confounders. Risk factors for MPNs identified included increasing childhood household density [odds ratio (OR) 2.55, 95% confidence interval (CI) 1.16-5.62], low childhood socioeconomic status (OR 2.30, 95%CI 1.02-5.18) and high pack years smoking (OR 2.19, 95%CI 1.03-4.66) and current smoking restricted to JAK2 positive PV cases (OR 3.73, 95%CI 1.06-13.15). Obesity was linked with ET (OR 2.59, 95%CI 1.02-6.58) confirming results in previous cohort studies. Receipt of multiple CT scans was associated with a strongly increased risk of MPN although with wide confidence intervals (OR 5.38, 95%CI 1.67-17.3). Alcohol intake was inversely associated with risk of PV (OR 0.41, 95%CI 0.19-0.92) and ET (OR 0.48, 95%CI 0.24-0.98). The associations with childhood household density, high pack years smoking and alcohol were also seen in multivariate analysis. This is the largest case control study in MPNs to date and confirms the previously reported associations with obesity and cigarette smoking from cohort studies in addition to novel associations. In particular, the role of smoking and JAK2 mutation cases merits further evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».