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Enregistrement W4387505532 · doi:10.9778/cmajo.20220230

Trends in infection-related and infection-unrelated cancer incidence among people with and without HIV infection in Ontario, Canada, 1996–2020: a population-based matched cohort study using health administrative data

2023· article· en· W4387505532 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Ioana Nicolau, Rahim Moineddin, Tony Antoniou, Jennifer D. Brooks, Jennifer Gillis, Claire Kendall, Curtis Cooper, Michelle Cotterchio, Kate Salters, Marek Smieja, Abigail Kroch, Joanne Lindsay, Colleen Price, Anthony Mohamed, Ann N. Burchell

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyHazard ratioPopulationCohortCancer registryIncidence (geometry)Confidence intervalCohort studyCumulative incidenceCancerInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: People with HIV infection are at higher risk for certain cancers than the general population. We compared trends in infection-related and infection-unrelated cancers among people with and without HIV infection. Methods: We conducted a retrospective population-based matched cohort study of adults with and without HIV infection using linked health administrative databases in Ontario, Canada. Participants were matched on birth year, sex, census division (rurality), neighbourhood income quintile and region of birth. We followed participants from cohort entry until the earliest of date of cancer diagnosis, date of death, Nov. 1, 2020, or date of loss to follow-up. Incident cancers identified from Jan. 1, 1996, to Nov. 1, 2020, were categorized as infection-related or-unrelated. We examined calendar periods 1996–2003, 2004–2011 and 2012–2020, corresponding to the early combination antiretroviral therapy (cART), established cART and contemporary cART eras, respectively. We used competing risk analyses to examine trends in cumulative incidence by calendar period, age and sex, and cause-specific hazard ratios (HRs). Results: We matched 20 304 people with HIV infection to 20 304 people without HIV infection. A total of 2437 cancers were diagnosed, 1534 (62.9%) among infected people and 903 (37.0%) among uninfected people. The risk of infection-related cancer by age 65 years for people with HIV infection decreased from 19.0% (95% confidence interval [CI] 15.6%–22.3%) in 1996–2011 to 10.0% (95% CI 7.9%–12.1%) in 2012–2020. Compared to uninfected people, those with HIV infection had similar HRs of infection-unrelated cancer but increased rates of infection-related cancer, particularly among younger age groups (25.1 [95% CI 13.2–47.4] v. 1.9 [95% CI 1.0–3.7] for age 18–39 yr v. ≥ 70 yr); these trends were consistent when examined by sex. Interpretation: We observed significantly higher rates of infection-related, but not infection-unrelated, cancer among people with HIV infection than among uninfected people. The elevated rate of infection-related cancer in 2012–2020 highlights the importance of early and sustained antiretroviral therapy along with cancer screening and prevention measures.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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