Identifying the Profile of Helicobacter pylori-Negative Gastric Cancers: A Case-Only Analysis within the Stomach Cancer Pooling (StoP) Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: The prevalence of Helicobacter pylori-negative gastric cancer (HpNGC) can be as low as 1%, when infection is assessed using more sensitive tests or considering the presence of gastric atrophy. HpNGC may share a high-risk profile contributing to the occurrence of cancer in the absence of infection. We estimated the proportion of HpNGC, using different criteria to define infection status, and compared HpNGC and positive cases regarding gastric cancer risk factors. Methods: Cases from 12 studies from the Stomach cancer Pooling (StoP) Project providing data on H. pylori infection status determined by serologic test were included. HpNGC was reclassified as positive (eight studies) when cases presented CagA markers (four studies), gastric atrophy (six studies), or advanced stage at diagnosis (three studies), and were compared with positive cases. A two-stage approach (random-effects models) was used to pool study-specific prevalence and adjusted odds ratios (OR). Results: Among non-cardia cases, the pooled prevalence of HpNGC was 22.4% (n = 166/853) and decreased to 7.0% (n = 55) when considering CagA status; estimates for all criteria were 21.8% (n = 276/1, 325) and 6.6% (n = 97), respectively. HpNGC had a family history of gastric cancer more often [OR = 2.18; 95% confidence interval (CI), 1.03-4.61] and were current smokers (OR = 2.16; 95% CI, 0.52-9.02). Conclusion: This study found a low prevalence of HpNGC, who are more likely to have a family history of gastric cancer in first-degree relatives. Impact: Our results support that H. pylori infection is present in most non-cardia gastric cancers, and suggest that HpNGC may have distinct patterns of exposure to other risk factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».