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Enregistrement W4225015021 · doi:10.1212/wnl.0000000000200366

Cancer Screening in Patients With Multiple Sclerosis

2022· article· en· W4225015021 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMultiple sclerosisBreast cancerCancerIncidence (geometry)Context (archaeology)Hazard ratioPopulationEpidemiology of cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether patients with multiple sclerosis (MS) have a higher risk of cancer than the general population has been studied in the context of incidence, prevalence, and risks associated with disease-modifying therapies (DMT). Population-based studies on cancer incidence and prevalence in patients with MS show mixed results depending on cancer subtypes, but generally demonstrate either less or at most comparable rates compared to the general population.1,2 The cancer types with the highest incidence in the MS cohorts include cervical, breast, and digestive cancers.2 Although the overall risk for developing cancer is not higher than in the general population, survival may be lower among patients with MS.3 Because earlier cancer detection is associated with improved mortality for certain cancers, it is critical to assess whether MS patient care supports early diagnosis. Marrie et al.4 had previously published lower breast and colorectal cancer survival rates in patients with MS compared to controls using data from Manitoba and Ontario, Canada. In a group of 779 women with MS and breast cancer compared with 3,116 women without MS, they found that patients with MS had 28% increased hazard for all-cause mortality. Similarly, in a group of 338 patients with MS and colorectal cancer and 1,352 patients with colorectal cancer without MS, survival for patients with MS was lower in the early period following cancer diagnosis.5 The cause for this increased mortality remains to be elucidated but possible explanations include a lower rate of cancer screening in the MS population, either because of limitations to access due to MS disability or competing health interests from MS-related symptoms. Alternatively, complications from MS disease may worsen cancer outcomes directly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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