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Enregistrement W4386862265 · doi:10.2196/40149

Cancer and Atrial Fibrillation Comorbidities Among 25 Million Citizens in Shanghai, China: Medical Insurance Database Study

2023· article· en· W4386862265 sur OpenAlexvenueno aff
Mu Chen, Cheng Li, Jiwei Zhang, Xin Cui, Wenqi Tian, Qunshan Wang, Jian Sun, Li Luo, Hong Wu, Yi‐Gang Li

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShanghai Hospital Development CenterScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNational Natural Science Foundation of ChinaShanghai Municipal Health Commission
Mots-clésMedicineCancerPopulationCancer registryAtrial fibrillationEpidemiologyBreast cancerInternal medicineColorectal cancerDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With population aging, the prevalence of both cancer and atrial fibrillation (AF) have increased. However, there is scarce epidemiological data concerning the comorbid state of cancer and AF in low- and middle-income countries, including China. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the site-, sex-, and age-specific profiles of cancer and AF comorbidities in Chinese populations. METHODS: Data from the Shanghai Municipal Health Commission database between 2015 and 2020 were screened, covering all medical records of Shanghai residents with medical insurance. Site-specific cancer profiles were evaluated for the population with AF relative to the age- and sex-adjusted population of residents without AF. The sex distribution and peak age of cancer diagnosis were also assessed. RESULTS: A total of 25,964,447 adult patients were screened. Among them, 22,185 patients presented cancers comorbid with AF (median 77, IQR 67-82 years of age; men: n=13,631, 61.44%), while 839,864 presented cancers without AF (median 67, IQR 57-72 years of age; men: n=419,020, 49.89%), thus yielding a higher cancer prevalence among residents with AF (8.27%) than among those without AF (6.05%; P<.001). In the population with AF, the most prevalent cancer type was lung cancer, followed by colorectal, male genital organ, stomach, breast, liver, bladder, thyroid, leukemia, and esophageal cancers. AF was associated with an average of nearly 1.4-fold (prevalence ratio [PR] 1.37, 95% CI 1.35-1.38) increased prevalence of cancer after adjusting for age and sex. For site-specific analyses, an increased prevalence of cancer in the population with AF was observed in 20 of 21 cancer sites. This increased prevalence was most prominent for nonsolid tumors, including multiple myeloma (PR 2.56, 95% CI 2.28-2.87), leukemia (PR 1.73, 95% CI 1.57-1.90), and non-Hodgkin lymphoma (PR 1.59, 95% CI 1.43-1.77); intrathoracic malignancies, including mediastinum (PR 2.34, 95% CI 1.89-2.90), lung (PR 1.64, 95% CI 1.59-1.69), and esophageal cancers (PR 1.41, 95% CI 1.28-1.56); bone and soft tissue neoplasms (PR 1.56, 95% CI 1.37-1.77); and kidney cancer (PR 1.53, 95% CI 1.36-1.72). Cancer prevalence in the population with AF relative to that in the population without AF was higher in men than in women in 14 of 18 cancer sites, and female predominance was only observed for thyroid cancer. The peak age of index cancer diagnosis was lower in the population with AF (age group: 70-74 years) than in that without AF (age group: 75-79 years), especially for specific cancer types, including thyroid, central nervous system, mediastinum, esophageal, bladder, and biliary cancers. CONCLUSIONS: Patients with AF are associated with increased prevalence, heightened male predominance, and younger peak age of cancer. Further studies are needed to determine whether early screening of specific cancers is cost-effective and beneficial for patients with AF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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