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Enregistrement W4251363279 · doi:10.1093/jncimonographs/lgu011

Medical History, Lifestyle, Family History, and Occupational Risk Factors for Marginal Zone Lymphoma: The InterLymph Non-Hodgkin Lymphoma Subtypes Project

2014· article· en· W4251363279 sur OpenAlexfundno aff
Paige M. Bracci, Yolanda Benavente, Jennifer Turner, Ora Paltiel, Susan L. Slager, Claire M. Vajdic, A. D. Norman, James R. Cerhan, Brian C.‐H. Chiu, Nikolaus Becker, Pierluigi Cocco, Ahmet Doǧan, Alexandra Nieters, Elizabeth A. Holly, Eleanor Kane, Karin E. Smedby, Marc Maynadié, John J. Spinelli, Eve Roman, Bengt Glimelius, Sophia Wang, Joshua N. Sampson, Lindsay M. Morton, Sílvia de Sanjosé

Notice bibliographique

RevueJNCI Monographs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineOdds ratioInternal medicineMarginal zone B-cell lymphomaLymphomaSplenic marginal zone lymphomaFamily historyFollicular lymphomaGastroenterologyMarginal zoneImmunologySpleenB cellSplenectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Marginal zone lymphoma (MZL), comprised of nodal, extranodal, and splenic subtypes, accounts for 5%-10% of non-Hodgkin lymphoma cases. A detailed evaluation of the independent effects of risk factors for MZL and its subtypes has not been conducted. METHODS: Data were pooled from 1052 MZL cases (extranodal [EMZL] = 633, nodal [NMZL] = 157, splenic [SMZL] = 140) and 13766 controls from 12 case-control studies. Adjusted unconditional logistic regression was used to compute odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Novel findings for MZL subtypes include increased risk for B-cell activating autoimmune conditions (EMZL OR = 6.40, 95% CI = 4.24 to 9.68; NMZL OR = 7.80, 95% CI = 3.32 to 18.33; SMZL OR = 4.25, 95% CI = 1.49 to 12.14), hepatitis C virus seropositivity (EMZL OR = 5.29, 95% CI = 2.48 to 11.28), self-reported peptic ulcers (EMZL OR = 1.83, 95% CI = 1.35 to 2.49), asthma without other atopy (SMZL OR = 2.28, 95% CI = 1.23 to 4.23), family history of hematologic cancer (EMZL OR = 1.90, 95% CI = 1.37 to 2.62) and of non-Hodgkin lymphoma (NMZL OR = 2.82, 95% CI = 1.33 to 5.98), permanent hairdye use (SMZL OR = 6.59, 95% CI = 1.54 to 28.17), and occupation as a metalworker (NMZL OR = 3.56, 95% CI = 1.67 to 7.58). Reduced risks were observed with consumption of any alcohol (EMZL fourth quartile OR = 0.48, 95% CI = 0.28 to 0.82) and lower consumption of wine (NMZL first to third quartile ORs < 0.45) compared with nondrinkers, and occupation as a teacher (EMZL OR = 0.58, 95% CI = 0.37 to 0.88). CONCLUSION: Our results provide new data suggesting etiologic heterogeneity across MZL subtypes although a common risk of MZL associated with B-cell activating autoimmune conditions was found.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations84
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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