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Enregistrement W4387383920 · doi:10.2196/47821

Rosacea and Its Association With Malignancy: Systematic Review

2023· review· en· W4387383920 sur OpenAlexvenueno aff
Luna Thapa, Joyce Xia, William Guo, Hunya Usmani, Devin Miller, Daniel Lozeau

Notice bibliographique

RevueJMIR Dermatology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcne and Rosacea Treatments and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRosaceaMedicineDermatologySkin cancerBasal cell carcinomaInternal medicineBreast cancerAcneCancerOncologyMalignancyBasal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rosacea is a chronic inflammatory skin condition that predominantly manifests as facial flushing, irritation, and acne. Rosacea and cancer are thought to be linked by the commonality of inflammatory and immune response dysfunction. Studies that have looked into this possible association have reported mixed results. OBJECTIVE: Given the conflicting literature on this topic, our study sought to evaluate the overall association between rosacea and several cancers commonly investigated in the literature. METHODS: A systematic review was conducted using the Cochrane, PubMed, Embase, and Ovid databases. Studies were screened independently for inclusion of rosacea and glioma and breast, thyroid, hepatic, or skin cancers. Using information from the articles, rosacea and each cancer were categorized as having a positive, negative, or unclear association. RESULTS: Our systematic review included 39 full-text studies that investigated the association between rosacea and various malignancies. Among the malignancies of concern, 41% (16/39) of the studies reported an association with basal cell carcinoma, with 2 cohorts revealing an adjusted risk ratio (RR) of 1.50 (95% CI 1.35-1.67) and 0.72 (95% CI 0.56-0.93). In total, 33% (13/39) of the studies reported an association with squamous cell carcinoma, with 2 cohorts revealing an adjusted RR of 1.4 (95% CI 1.02-1.93) and 1.30 (95% CI 0.90-1.88). A total of 8% (3/39) of the studies reported an association between breast cancer and melanoma, with breast cancer cohorts revealing an adjusted RR of 8.453 (95% CI 1.638-43.606), 1.03 (95% CI 0.89-1.20), and 1.36 (95% CI 1.18-1.58) and melanoma cohorts revealing an adjusted RR of 1.10 (95% CI 0.95-1.27), 0.63 (95% CI 0.47-0.85), and 0.96 (95% CI 0.57-1.62). A total of 5% (2/39) of the studies reported an association among nonmelanoma skin cancers, hepatic cancer, and thyroid carcinomas, with nonmelanoma skin cancer cohorts revealing an adjusted RR of 1.36 (95% CI 1.26-1.47) and 2.66 (95% CI 1.53-4.61), hepatic cancer cohorts revealing an adjusted RR of 1.42 (95% CI 1.06-1.90) and 1.32 (95% CI 0.89-1.95), and thyroid carcinoma cohorts revealing an adjusted RR of 1.06 (95% CI 0.68-1.65) and 1.59 (95% CI 1.07-2.36). Only 1 cohort reported an association with glioma, revealing an adjusted RR of 1.36 (95% CI 1.18-1.58). According to our review, patients with rosacea were statistically more likely to have nonmelanoma skin cancers, breast cancer, and glioma. Rosacea was not found to be substantially associated with melanoma. The associations between rosacea and hepatic and thyroid cancers were unclear because of conflicting results. CONCLUSIONS: The current literature shows that rosacea is significantly associated with increased odds of nonmelanoma skin cancers, glioma, and breast cancer. Rosacea does not appear to be associated with melanoma. Further studies should be conducted to clarify the association between thyroid and hepatic cancers and rosacea.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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