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Enregistrement W4245055839 · doi:10.1097/bor.0000000000000648

Malignancies in systemic lupus erythematosus: an update

2019· review· en· W4245055839 sur OpenAlexaff
Alexandra Ladouceur, Ann E. Clarke, Rosalind Ramsey‐Goldman, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of CalgaryUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalignancyProstate cancerSystemic lupus erythematosusBreast cancerCancerAutoantibodyImmunologyPopulationInternal medicineOncologyDiseaseAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose of review Patients with systemic lupus erythematosus (SLE) have altered incidences of certain malignancies as compared with the general population. This review summarizes the recent literature on risk of malignancy in SLE and proposed mechanisms for these altered susceptibilities. Recent findings Recent studies have confirmed previous data showing an increased risk of hematological, lung, thyroid, liver, cervical and vulvovaginal cancers, while demonstrating a decreased risk of breast and prostate cancer. Lymphomagenesis in SLE has been linked to increased activity of multiple inflammatory cytokines as well as possible viral causes. The decreased rates of hormone-sensitive cancers, such as breast and prostate is speculated to be related to the presence of lupus autoantibodies and downregulation of certain proteins in SLE. This knowledge has been utilized to investigate new therapeutic modalities for these malignancies. Summary Recent data confirm previously reported altered malignancy rates in SLE. There has been some elucidation of mechanisms underlying cancer development in SLE, although additional work is yet to be done.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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