Risk factors for subsequent primary melanoma in patients with previous melanoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared with the general population, people with a previous melanoma are at increased risk of developing another primary melanoma. Understanding the risk factors associated with multiple primary melanomas can inform patient education and tailored surveillance. OBJECTIVES: To examine the risk factors for subsequent primary melanoma in people with a previous melanoma, by conducting a systematic review and meta-analysis of the available data. METHODS: A systematic literature search was conducted in CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), Embase and MEDLINE. Studies that reported a risk estimate or raw frequencies and conducted between 1982 and August 2022 were included. Adjusted risk estimates were prioritized over univariable risk estimates. PRISMA reporting guidelines were followed. Random effects meta-analysis was conducted to derive pooled estimates. Quality assessment was conducted by two researchers using the Newcastle-Ottawa scale. GRADE was used to rate the certainty and quality of the evidence. RESULTS: Data from 27 studies involving 413 181 participants were pooled and analysed. Risk factors assessed included age and sex, environmental, lifestyle, phenotypic, genetic and histopathological factors, and there was wide variation in how they were categorized and analysed. Independent risk factors identified from pooled analyses included male sex [hazard ratio (HR) 1.46, 95% confidence interval (CI) 1.40-1.53], increasing age per 10 years (HR 1.19, 95% CI 1.14-1.24), light skin colour (HR 1.44, 95% CI 1.23-1.70), family history [odds ratio (OR) 1.79, 95% CI 1.25-2.56], CDKN2A mutation (OR 5.29, 95% CI 2.70-10.37), a high or moderate naevus count [OR 2.63 (95% CI 1.61-4.30) and OR 1.64 (95% CI 1.07-2.51), respectively], one or more atypical naevi (OR 3.01, 95% CI 1.52-5.97), first lesions occurring on the head or neck, lentigo maligna subtype (HR 1.16, 95% CI 1.15-1.17), other subtype (HR 1.14, 95% CI 1.03-1.27) and inadequate sun protection (HR 1.85, 95% CI 0.98-3.50). Based on the GRADE criteria, there was high to very low confidence in the pooled effect estimates. CONCLUSIONS: This meta-analysis identified several consistent, independent risk factors for the development of subsequent primary melanoma. These findings will help stratify the risk of subsequent melanoma, tailor skin-check schedules and inform patient education.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».