Blood and lymph
Notice bibliographique
Résumé
Leukaemia is responsible for approximately 2 per cent of all cancers, with an incidence of about 8 per 100 000 in the UK. Acute myeloid and lymphoblastic leukaemias (AML and ALL) account for about 1 per cent of all cancers and 1.5 per cent of cancer deaths. The age incidence of leukaemia shows two peaks, in childhood and in the elderly. Genetic factors are not considered to have a prominent role in the pathogenesis of acute leukaemias or in chronic myeloid leukaemia, but have been implicated in chronic lymphocytic leukaemia (CLL). Gunz et al. (1975) studied the incidence of leukaemia in relatives of 909 patients with leukaemia. The overall incidence of leukaemia in first-degree relatives was three times higher than expected although only 2 per cent of patients had a first-degree relative with leukaemia. Among the main subtypes of leukaemia, an increased risk to relatives was most marked in chronic lymphocytic leukaemia, less so in acute leukaemias and absent in chronic myeloid leukaemia. When familial clusters of leukaemia have been reported, the type of leukaemia in individual relatives is not always concordant (Lee et al., 1987). Familial leukaemia does not necessarily indicate a genetic cause, and shared exposure to an environmental leukaemogen also needs to be considered, particularly in childhood acute leukaemias. Genetic disorders that have been associated with a predisposition to leukaemia are shown in Table 9.1 and discussed in detail in part three. Genetic disorders are thought to account for only 3 per cent of childhood leukaemia.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».