Effect of smoking on melanoma incidence: a systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a strong correlation between cigarette smoking and the development of many cancer types. It is therefore paradoxical that multiple reports have suggested a reduced incidence of melanoma in smokers. This study aimed to analyze all existing studies of melanoma incidence in smokers relative to nonsmokers. METHODS: Searches of MEDLINE and Embase were conducted for studies reporting data on melanoma in smokers and never-smokers. No study design limitations or language restrictions were applied. The outcome examined was the association between smoking status and melanoma. Analyses focused on risk of melanoma in smokers and never-smokers generated from multivariable analyses, and these analyses were pooled using a fixed-effects model. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa tool. RESULTS: Forty-nine studies that included 59 429 patients with melanoma were identified. Pooled analyses showed statistically significant reduced risks of melanoma in male smokers (risk ratio [RR] = 0.60, 95% confidence interval [CI] = 0.56 to 0.65, P < .001) and female smokers (RR = 0.79, 95% CI = 0.73 to 0.86, P < .001). Male former smokers had a 16% reduction in melanoma risk compared with male never-smokers (RR = 0.84, 95% CI = 0.77 to 0.93, P < .001), but no risk reduction was observed in female former smokers (RR = 1.0, 95% CI = 0.92 to 1.08). CONCLUSIONS: Current smokers have a statistically significant reduced risk of developing melanoma compared with never-smokers, with a reduction in melanoma risk of 40% in men and 21% in women.
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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 | 0,012 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».