Association of ionizing radiation dose from common medical diagnostic procedures and lymphoma risk in the Epilymph case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Medical diagnostic X-rays are an important source of ionizing radiation (IR) exposure in the general population; however, it is unclear if the resulting low patient doses increase lymphoma risk. We examined the association between lifetime medical diagnostic X-ray dose and lymphoma risk, taking into account potential confounding factors, including medical history. The international Epilymph study (conducted in the Czech-Republic, France, Germany, Ireland, Italy, and Spain) collected self-reported information on common diagnostic X-ray procedures from 2,362 lymphoma cases and 2,465 frequency-matched (age, sex, country) controls. Individual lifetime cumulative bone marrow (BM) dose was estimated using time period-based dose estimates for different procedures and body parts. The association between categories of BM dose and lymphoma risk was examined using unconditional logistic regression models adjusting for matching factors, socioeconomic variables, and the presence of underlying medical conditions (atopic, autoimmune, infectious diseases, osteoarthritis, having had a sick childhood, and family history of lymphoma) as potential confounders of the association. Cumulative BM dose was low (median 2.25 mGy) and was not positively associated with lymphoma risk. Odds ratios (ORs) were consistently less than 1.0 in all dose categories compared to the reference category (less than 1 mGy). Results were similar after adjustment for potential confounding factors, when using different exposure scenarios, and in analyses by lymphoma subtype and by type of control (hospital-, population-based). Overall no increased risk of lymphoma was observed. The reduced ORs may be related to unmeasured confounding or other sources of systematic bias.We found little evidence that chronic medical conditions confound lymphoma risk and medical radiation associations.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».