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Enregistrement W3138934426 · doi:10.1530/eje-21-0258

Incidence of pheochromocytoma and paraganglioma varies according to altitude: meta-regression analysis

2021· article· en· W3138934426 sur OpenAlexaffabout
Alexander A. C. Leung, Martin Hyrcza, Janice L. Pasieka, Gregory Kline

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Endocrinology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParagangliomaIncidence (geometry)PheochromocytomaAltitude (triangle)MedicineConfidence intervalMeta-analysisMeta-regressionPopulationDemographyRegression analysisInternal medicinePathologyStatisticsEnvironmental healthMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We thank Drs Patel and Mihai for their interest in our article where we described the incidence of pheochromocytoma and paraganglioma in Alberta, Canada (1). In their letter (2), they raised important points related to the role of hypoxia in tumorigenesis, highlighting the supporting evidence to date. Exposure to high altitude may indeed be a modifiable risk factor for pheochromocytoma and paraganglioma. However, it is admittedly difficult to examine the epidemiology of this association on a large population scale because of the inherent challenges in accurately quantifying the cumulative risk and the intensity of exposure over the period of a person's lifetime (e.g. for those who live at different altitudes throughout their lives) (3). Accordingly, as Drs Patel and Mihai point out, the best available evidence may be derived from comparisons of existing studies that were conducted in populations of different altitudes. Addressing this, we examined the global incidence of pheochromocytoma and paraganglioma across available studies, accounting for differences in altitude and barometric pressure (Table 1). To facilitate comparisons, the annual incidence proportions per 100 000 people along with corresponding 95% CIs were extracted, if possible (or otherwise manually calculated) (4). The altitude of the population was based on the average elevation of the geographic location of the study (https://en-ca.topographic-map.com; accessed March 2, 2021) and the corresponding barometric pressure (PB) in Torr estimated using the Model Atmosphere equation (5): PB = e(6.63268 − 0.1112 × (altitude in km) − 0.00149 × (altitude in km) × (altitude in km)). We then conducted a meta-analysis using restricted maximum likelihood estimates with a random-effects model. Statistical heterogeneity was assessed and quantified using the Cochran Q test and I2 statistic, respectively (6). We explored potential explanations for between-study heterogeneity using meta-regression.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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