Incidence of pheochromocytoma and paraganglioma varies according to altitude: meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».