Risk of Cancer in Middle-aged Patients With Gout: A Nationwide Population-based Study in Korea
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Gout is reportedly associated with a higher incidence of cancer. However, patients with gout tend to have several cancer-related factors including obesity, smoking, and alcohol consumption; thus, the precise association between gout and cancer risk remains unclear. We aimed to investigate the risk of cancer in Korean patients with gout. METHODS: Based on the Korea Health Insurance Service database, the subjects comprised patients aged 41-55 years with gout newly diagnosed between 2003 and 2007. We used a multivariable-adjusted Cox proportional hazards model in gout patients and a 1:2 ratio for the matched controls by age, sex, and index year. RESULTS: We compared 4176 patients with gout with 8352 controls. The mean age and follow-up duration were 48.8 years and 10.1 years in both groups. Overall cancer risk was significantly different between gout patients and controls (HR 1.224, 95% CI 1.073-1.398). The all-cause mortality (HR 1.457, 95% CI 1.149-1.847) and cancer mortality (HR 1.470, 95% CI 1.020-2.136) were higher in patients with gout. In the subgroup analysis, the cancer risks of the stomach (HR 1.710, 95% CI 1.221-2.395), head and neck (HR 1.850, 95% CI 1.071-3.196), and hematologic or lymphoid organ (HR 2.849, 95% CI 1.035-7.844) were higher in patients with gout. CONCLUSION: Patients aged 41-55 years with gout have a higher risk of cancer and all-cause and cancer mortality compared with the general population. Therefore, special attention should be paid to higher cancer risk and mortality in these patients who are diagnosed in middle age.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».