Tuberculosis and risk of cancer: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer is a major cause of death among people who experience tuberculosis (TB), but little is known about its timing and incidence following TB treatment. Our primary objectives were to estimate the pooled risk of all and site-specific malignancies in people with TB compared to the general population or suitable controls. Our secondary objective was to describe the pooled risk of cancer at different time points following TB diagnosis. METHODS: This study was prospectively registered (PROSPERO: CRD42021277819). We systematically searched MEDLINE, Embase, and the Cochrane Database for studies published between 1980 and 2021. We included original observational research articles that estimated cancer risk among people with TB compared to controls. Studies were excluded if they had a study population of fewer than 50 individuals; used cross-sectional, case series, or case report designs; and had a follow-up period of less than 12 months. Random-effects meta-analysis was used to obtain the pooled risk of cancer in the TB population. RESULTS: Of the 5,160 unique studies identified, data from 17 studies were included. When compared to controls, the pooled standardized incidence ratios (SIR) of all cancer (SIR 1.62, 95% CI 1.35-1.93, I2 = 97%) and lung cancer (SIR 3.20, 95% CI 2.21-4.63, I2 = 90%) was increased in the TB population. The pooled risk of all cancers and lung cancer was highest within the first year following TB diagnosis (SIR 4.70, 95% CI 1.80-12.27, I2 = 99%) but remained over five years of follow-up. CONCLUSIONS: People with TB have an increased risk of both pulmonary and non-pulmonary cancers. Further research on cancer following TB diagnosis is needed to develop effective screening and early detection strategies. Clinicians should have a high index of suspicion for cancer in people with TB, particularly in the first year following TB diagnosis.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».