Are patients with primary glomerular disease at increased risk of malignancy?
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, several observational studies and case series have provided evidence suggesting a connection between glomerular diseases and the development of malignancies, with an estimated risk ranging from 5 to 11%. These malignancies include solid organ tumours as well as haematologic malignancies such as lymphoma and leukaemia. However, these risk estimates are subject to several sources of bias, including unmeasured confounding from inadequate exploration of risk factors, inclusion of glomerular disease cases that were potentially secondary to an underlying malignancy, misclassification of glomerular disease type and ascertainment bias arising from an increased likelihood of physician encounters compared with the general population. Consequently, population-based studies that accurately evaluate the cancer risk in glomerular disease populations are lacking. While it is speculated that long-term use of immunosuppressive medications and glomerular disease activity measured by proteinuria and estimated glomerular filtration rate may be associated with cancer risk in patients with glomerular disease, the independent role of these risk factors remains largely unknown. The presence of these knowledge gaps could lead to a lack of awareness of cancer as a potential chronic complication of glomerular disease, underutilization of routine screening practices in clinical care that allow early diagnosis and treatment of malignancies and underrecognition of modifiable risk factors to decrease the risk of de novo malignancies over time. This review summarizes the current evidence on the risk of cancer in patients with glomerular diseases, explores the limitations of prior studies and discusses methodological challenges and potential solutions for obtaining accurate estimates of cancer risk and identifying modifiable risk factors unique to GN populations.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».