Skin cancer risk among testicular germ‐cell cancer survivors: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Testicular germ-cell tumours (TGCT) are the most common cancer among young adult men. Previous studies suggested TGCT survivors have an increased risk for skin cancer. The goal of this study was to systematically review the literature and evidence regarding skin cancer risk among TGCT survivors compared with the general population. PubMed, EMBASE, Web of Science, Cochrane Databases and reference lists were included in the search. A systematic review of all comparative studies with more than 10 TGCT survivors reporting on skin cancer incidence was performed. A meta-analysis of the Standardized Incidence Rate (SIR) was calculated by pooling study-specific log-transformed estimates using the random-effects model. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Nineteen studies that reported on 147 935 TGCT survivors were included. Pooled SIR for skin cancer and for melanoma incidence among TGCT survivors were 1.93 (95% CI 1.62-2.29, P < 0.0001) and 1.81 (95% CI 1.57-2.08, P < 0.0001), respectively. In conclusion, compared to the general population, TGCT survivors have an increased risk for developing skin cancer and melanoma. Additional long-term studies that include TGCT survivors, additional risk factors and all subtypes of skin cancer are required.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».