The Association of Human Cytomegalovirus Infection and Colorectal Cancer: A Clinical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human cytomegalovirus (HCMV) commonly infects humans and establishes lifelong infection. It causes disease and increased mortality rates in patients with immunosuppression. HCMV gene products are found to be present in multiple human malignancies and target cellular functions involved in tumor development; additionally, a tumor-cytoreductive role of CMV has also been observed. The purpose of this study was to evaluate the correlation between CMV infection and the incidence of colorectal cancer (CRC). Methods: The data were provided by a national database that is compliant with Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Using International Classification of Disease (ICD)-10 and ICD-9 diagnostic codes, the data were filtered to evaluate patients infected with HCMV versus patients never infected with HCMV. Patient data from 2010 to 2019 were assessed. Access to the database was granted by Holy Cross Health, Fort Lauderdale for the purpose of academic research. Standard statistical methods were used. Results: Between January 2010 and December 2019, the query was analyzed and resulted in 14,235 patients after matching in the infected and control groups. The groups were matched by age range, sex, Charlson Comorbidity Index (CCI) score, and treatment. The incidence of CRC was 1.159% (165 patients) in the HCMV group and 2.845% (405 patients) in the control group. The difference after matching was statistically significant by a P-value < 2.2 × 10 -16 with an odds ratio of 0.37 (95% confidence interval (CI) 0.32 - 0.42). Conclusions: The study shows a statistically significant correlation between CMV infection and a reduced incidence of CRC. Further evaluation is recommended to assess the potential of CMV in reducing CRC incidence. World J Oncol. 2023;14(2):119-124 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1565
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».