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Enregistrement W4313318725 · doi:10.1371/journal.pone.0278661

Tuberculosis and risk of cancer: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4313318725 sur OpenAlexafffund
Pauline Luczynski, Philip Poulin, Kamila Romanowski, James C. Johnston

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineMeta-analysisLung cancerTuberculosisPopulationIncidence (geometry)Observational studyCancerInternal medicineAttributable riskRelative riskEpidemiologyConfidence intervalPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,267
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,136 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations55
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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