Risk of TB disease in individuals with cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer increases the risk of developing TB disease; however, there are limited data on the magnitude of risk by cancer type and timing after diagnosis of cancer in low TB incidence settings. METHODS: We conducted a nested case-control study of persons in Quebec between 1993 and 2017, including people with TB disease and matched controls. Conditional logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios (aORs) of developing TB among people with cancer overall, by sub-type, and by time from cancer to TB diagnosis. RESULTS: There were 4,283 people with TB disease and 268,420 matched controls. The median age for people with TB disease and controls was respectively 46 years (IQR 30-67) and 36 years (24-47). Prior exposure to cancer was associated with TB disease (aOR 6.3, 95% CI 5.3-7.6). The risk of TB diagnosis was highest within 3 months of cancer diagnosis (aOR 26.6, 95% CI 19.6-36.2), with 60% of diagnoses of TB disease occurring within 6 months of cancer diagnosis. CONCLUSION: Risk of TB varies over time and by cancer type. Screening and treatment should be considered for potentially preventable TB (diagnosed more than 6 months post-cancer), particularly in those with respiratory, haematologic, and head and neck cancers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».