A meta‐analysis of anal cancer incidence by risk group: Toward a unified anal cancer risk scale
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Certain population groups are known to have higher than average anal cancer risk, namely persons living with HIV (PLHIV), men who have sex with men (MSM), women diagnosed with human papillomavirus (HPV)-related gynecological precancerous lesions or cancer, solid organ transplant recipients (SOTRs) and patients with autoimmune diseases. Our aim was to provide robust and comparable estimates of anal cancer burden across these groups. Summary incidence rates (IRs), as cases per 100 000 person-years (py), were calculated by fixed-effects meta-analysis. IRs were 85 (95% confidence interval [CI] = 82-89) for HIV-positive MSM (n = 7 studies; 2 229 234 py), 32 (95% CI = 30-35) for non-MSM male PLHIV (n = 5; 1626 448 py) and 22 (95% CI = 19-24) for female PLHIV (n = 6; 1 472 123 py), with strong variation by age (eg, from 16.8 < 30 years to 107.5 ≥ 60 years for HIV-positive MSM). IR was 19 (95% CI = 10-36) in HIV-negative MSM (n = 2; 48 135 py). Anal cancer IRs were much higher after diagnosis of vulvar (IR = 48 [95% CI = 38-61]; n = 4; 145 147 py) than cervical (9 [95% CI = 8-12]; n = 4; 779 098 py) or vaginal (IR = 10 [95% CI = 3-30]; n = 4; 32 671) cancer, with equivalent disparity after respective precancerous lesions. IR was 13 (95% CI = 12-15) in SOTRs (n = 5; 1 946 206 py), reaching 24.5 and 49.6 for males and females >10 years after transplant. Anal cancer IRs were 10 (95% CI = 5-19), 6 (95% CI = 3-11) and 3 (95% CI = 2-4) for systemic lupus erythematosus, ulcerative colitis and Crohn's disease, respectively. In conclusion, a unifying anal cancer risk scale, based upon comprehensive meta-analysis, can improve prioritization and standardization in anal cancer prevention/research initiatives, which are in their public health infancy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle