Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Lung cancer and Allergic Rhinitis (AR) have contradictory correlation; positive in some cases while negative association for some cancers. The incidence of both AR and lung cancer is high posing highest percentage of deaths. Some recent research has reported positive association between asthma and lung cancer, so our research questions this correlation.This systematic review and meta-analysis includes results from seven studies filtered through strict inclusion and exclusion criteria. Pooled analysis [OR:0.56;95% CI: 0.45-0.70; p-value <0.00001], and [RR:0.63; 95% CI:0.51-0.77; p-value<0.00001] exhibits a strong negative correlation between lung cancer and AR. Small cell lung cancer (SCLC) association was stronger than the non–small cell lung cancer (NSCLC) [RR:0.64,95%CI: 0.53-0.77], with a p-value<0.00001;although this was present in one study only. The study in Canada (OR: 0.35 and RR: 0.38) and in Germany (OR: 0.18 and RR: 0.19) had lower OR and RR values compared to the studies in the USA (OR 0.62 and RR 0.69). Two Canadian and one German study was an outlier; as sensitivity analysis reduces heterogeneity from 64% to 27% (adds ration) and 72% to 40% (risk ration) when analysis was conducted excluding these three studies.Conclusions: Current research is insufficient to determine whether there is correlation between AR and lung cancer. We recommend that new epidemiological studies should be conducted to establish this relationship clearly.Keywords: Allergic Rhinitis, Hay fever, Allergy, Cancer, Lung Cancer, Correlation
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,460 | 0,293 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».