Risk of Cancer Among Sarcoidosis Patients With Biopsy-verified Nonnecrotizing Granulomatous Inflammation: Population-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the long-term risk of hematologic cancers, invasive solid tumors, and nonmelanoma skin cancer (NMSC) among sarcoidosis patients with biopsy-verified nonnecrotizing granulomatous inflammation. METHODS: We used Danish administrative registers with nationwide coverage to construct a cohort of 3892 patients with sarcoidosis and an age- and sex-matched comparison cohort of 38,920 population controls. For all patients, a biopsy demonstrating nonnecrotizing granulomatous inflammation had been obtained from the lower respiratory tract at the time of diagnosis. Study outcome was time to diagnosis of cancer. Follow-up began at time of sarcoidosis diagnosis and continued for up to 10 years. We calculated hazard ratios (HRs) as estimates of the cancer risk among the patients with sarcoidosis relative to that among the population controls and used cumulative incidence functions to calculate absolute 10-year risk estimates. RESULTS: We observed an increased long-term risk of hematologic cancers (HR during the first 2 years of follow-up: 2.71 [95% CI 1.18-6.25]; HR after > 2 years of follow-up: 2.12 [95% CI 1.29-3.47]) and NMSC (HR after > 2 years of follow-up: 1.82 [95% CI 1.43-2.32]) among the patients with sarcoidosis. An increased risk of invasive solid tumors was only observed during the first 2 years (HR 1.55, 95% CI 1.18-2.04). Compared with the population controls, the patients with sarcoidosis had an increased absolute 10-year risk of hematologic cancers (risk difference 0.56%, 95% CI 0.11-1.01%) and NMSC (risk difference 1.58%, 95% CI 0.70-2.47%). CONCLUSION: Sarcoidosis patients with biopsy-verified nonnecrotizing granulomatous inflammation have an increased long-term risk of hematologic cancers and NMSC compared with the general population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».