Global Burden and Risk of Upper Gastrointestinal Cancer Associated with Smoking Across Histological Types and Subsites: A Population-Based Study, Systematic Review, and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
eview question / Objective To elucidate the impact of smoking on diverse subtypes and their respective trends.Condition being studied Esophageal and gastric cancer, which are refered as upper gastrointestinal cancer. METHODSParticipant or population Cancer patients and controlled population, with or without smoking exposure(current or former). Intervention No intervention is involved.Comparator No comparator is involved.Contolled group is defined as population without smoking history. Study designs to be included Case control studies and cohort studies.Eligibility criteria Inclusion criteria: 1) The smoking status was ascertained, and the association between smoking and cancer risk was quantified using odds ratios (ORs), risk ratios (RRs), hazard ratios (HRs), or a format enabling estimation of relative risk.; 2) case-control studies or cohort studies; and 3) If multiple reports on the same study population existed, only the most updated report with the longest follow-up period was included.Exclusion criteria were set as 1) Studies that included data from specific study populations (e.g., pregnant, hereditary carcinoma, or patients with other specific chronic diseases (like comorbidity with DM) solely; 2) Studies exclusively conducted in cancer patients who had undergone surgery or chemoradiotherapy; 3) Not using non-smoker as the reference; 4) Special study types: reviews or systematic reviews, conference papers, editorials, case reports, and animal experimental studies.
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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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».