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Enregistrement W4410198213 · doi:10.1093/rheumatology/keaf213

Differential impact of immune-mediated inflammatory diseases before versus after cancer on patient survival: a nationwide cohort study

2025· article· en· W4410198213 sur OpenAlexaff
Guangtong Deng, Ziyu Guo, Jiayuan Le, Yuming Sun, Danyao Chen, Furong Zeng, Minxue Shen

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHazard ratioMedicineCancerCohortInternal medicineCancer registryOncologyProportional hazards modelConfidence intervalCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The relationship between immune-mediated inflammatory diseases (IMIDs) and cancer survival appears to be irregular and complex. However, the impact of IMIDs before vs after cancer onset on patient survival has not been clearly defined. We aimed to evaluate the relationship between IMIDs diagnosed before or after cancer onset and both all-cause and cause-specific mortality in cancer. METHODS: This nationwide cohort study utilized data from the UK Biobank, involving adults aged 37-73 years, with follow-up conducted until 31 September 2021. We assessed IMIDs diagnosed either prior to or after cancer in relation to all-cause mortality and cause-specific mortality. RESULTS: A total of 93 884 cancer participants (mean [standard deviation, SD] age: 60.2 [6.9] years; 51% female) were included in this cohort study. Compared with cancer patients without IMIDs, those with IMIDs diagnosed before cancer were associated with an increased risk of all-cause mortality (hazard ratio [HR], 1.78; 95% confidence interval [CI], 1.71-1.86) and cancer-specific mortality (HR, 1.62; 95% CI, 1.55-1.71). Conversely, those with IMIDs diagnosed after cancer exhibited protective effects on all-cause mortality (HR, 0.79; 95% CI, 0.75-0.83) and cancer mortality (HR, 0.69; 95% CI, 0.66-0.73). These findings remained consistent after conducting subgroup analyses based on the timing of immune checkpoint inhibitor introduction or using propensity score matching. We also mapped the association of individual IMIDs, both pre- and post-diagnosis, with all-cause mortality across various cancer types. IMIDs diagnosed after cancer showed diminished or reversed effects on mortality compared with those diagnosed prior to cancer. CONCLUSIONS: Our study highlights the differential impacts of IMIDs diagnosed before and after cancer onset on survival outcomes. While pre-existing IMIDs appear to exacerbate mortality risk, newly diagnosed IMIDs post-cancer may confer a survival advantage. Clinicians should consider the implications of IMIDs management in cancer patients to optimize treatment and improve overall survival.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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