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Enregistrement W4405456393 · doi:10.3899/jrheum.2024-0724

Cancer Incidence and Outcome for Patients With Rheumatoid Arthritis: A Long-term Population Study in Western Australia

2024· article· en· W4405456393 sur OpenAlexvenueno aff
Johannes C. Nossent, Helen Keen, David B. Preen, Charles Inderjeeth

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArthritis Foundation
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisIncidence (geometry)MalignancyInternal medicineCancerEpidemiologyArthritisPopulationCancer incidenceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Our aim was to compare the incidence of malignancy and its effect on mortality between hospitalized patients with rheumatoid arthritis (RA) and controls. Methods We conducted a population-level observational study of patients with RA (International Classification of Diseases, 9th revision, Clinical Modification [ICD-9-CM] code 714 and International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th revision, Australian Modification [ICD-10-AM] codes M05-M06) in the Hospital Morbidity Data Collection (HMDC) in Western Australia (WA) between 1985 and 2015, as well as nonexposed hospitalized controls matched on sex, age, and year of index admission. HMDC data were linked to the WA Cancer Registry and the WA Death Registry data, and cancer incidence rates (CIRs) per 1000 person-years, incidence rate ratios (IRR) with 95% CIs, and Kaplan Meier survival were estimated. Results Among 14,041 patients with RA (67.56% female, median age 65.1 years) and 33,785 controls (65.16% female, median age 65.3 years), preexisting cancer in patients with RA was less prevalent than in controls (7.6% vs 14.2%;P< 0.01). In participants without prior cancer, the overall post index CIR was lower in those with RA (CIR 19.68 vs 24.77; IRR 0.79, 95% CI 0.76-0.83) and stable over 3 study decades. CIR was higher in patients with RA for lung (CIR 1.17, 95% CI 1.04-1.34) and hematological cancer (CIR 1.21, 95% CI 1.03-1.43) but lower for most other cancer types. Overall median survival was lower for patients with RA than controls (3.3 vs 5.3 years;P< 0.001) with increased mortality rates observed for most cancer subtypes. Conclusion Overall CIR in patients with RA was consistently lower over time than in matched controls. CIR was only increased for lung and hematological cancer. Despite the overall lower CIR, post cancer mortality was higher for patients with RA in most cancer subtypes.

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)0,001
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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