Association of Known Melanoma Risk Factors with Primary Melanoma of the Scalp and Neck
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Scalp and neck (SN) melanoma confers a worse prognosis than melanoma of other sites but little is known about its determinants. We aimed to identify associations between SN melanoma and known risk genes, phenotypic traits, and sun exposure patterns. Methods: Participants were cases from the Western Australian Melanoma Health Study (n = 1,200) and the Genes, Environment, and Melanoma Study (n = 3,280). Associations between risk factors and SN melanoma, compared with truncal and arm/leg melanoma, were investigated using binomial logistic regression. Facial melanoma was also compared with the trunk and extremities, to evaluate whether associations were subregion specific, or reflective of the whole head/neck region. Results: Compared with other sites, increased odds of SN and facial melanoma were observed in older individuals [SN: OR = 1.28, 95% confidence interval (CI) = 0.92–1.80, Ptrend = 0.016; Face: OR = 4.57, 95% CI = 3.34–6.35, Ptrend < 0.001] and those carrying IRF4-rs12203592*T (SN: OR = 1.35, 95% CI = 1.12–1.63, Ptrend = 0.002; Face: OR = 1.29, 95% CI = 1.10–1.50, Ptrend = 0.001). Decreased odds were observed for females (SN: OR = 0.49, 95% CI = 0.37–0.64, P < 0.001; Face: OR = 0.66, 95% CI = 0.53–0.82, P < 0.001) and the presence of nevi (SN: OR = 0.66, 95% CI = 0.49–0.89, P = 0.006; Face: OR = 0.65, 95% CI = 0.52–0.83, P < 0.001). Conclusions: Differences observed between SN melanoma and other sites were also observed for facial melanoma. Factors previously associated with the broader head and neck region, notably older age, may be driven by the facial subregion. A novel finding was the association of IRF4-rs12203592 with both SN and facial melanoma. Impact: Understanding the epidemiology of site-specific melanoma will enable tailored strategies for risk factor reduction and site-specific screening campaigns.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».