Cancer Trends in Idiopathic Inflammatory Myopathy: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To assess trends in cancer incidence among patients with dermatomyositis (DM) and polymyositis (PM) compared to the general population. Methods A retrospective cohort was assembled using administrative health data from British Columbia, Canada from 1997-2020. Incident cases of DM and PM were identified using ICD-9 and ICD-10 codes. General population controls were matched 10:1 on gender, age, and index year. The cohort was divided into early (1997-2008) and late (2009-2020) periods. Cancer incidence was determined using the Cancer Registry Database. Cancer cases were included between incident diagnosis date and the end of the early/late period. Multivariable quasi-Poisson regression models were used to estimate the relative risk of cancer compared to controls, adjusting for potential confounders. Interaction terms were included to assess trends in cancer risk. Results Dermatomyositis: In the early cohort of 449 individuals (37.6% male, mean age 52.8 years), there were 47 cancer diagnoses (incidence rate (IR) of 25.3 per 1,000 person-years). There were 1,331 individuals in the late cohort (34.8% male, mean age 53.2 years), with 135 cancer diagnoses (IR of 23.1 per 1,000 person-years). The incidence rate ratio (IRR) for cancer compared to the general population was 2.21 for the early cohort (95% CI 1.40-3.42, p<0.01) and 2.00 for the late cohort (95% CI 1.41-2.80, p<0.01). The adjusted relative risk for cancer in the late compared to the early cohort was 0.84 (95% CI 0.57-1.26, p0.376). The most common cancers in DM were lung, gastrointestinal, urological and gynecological. Polymyositis: In the early cohort of 890 individuals (43.1% male, mean age 55.9 years), there were 60 cancer diagnoses (IR of 14.3 per 1,000 person-years). The late cohort comprised 1,851 individuals (42.9% male, mean age 57.7 years), with 137 cancer diagnoses (IR of 15.75 per 1,000 person-years). The IRR for cancer compared to the general population was 1.06 for the early cohort (95% CI 0.73-1.52, p0.742) and 1.07 for the late cohort (95% CI 0.80-1.42, p0.65). The adjusted relative risk for cancer in the late compared to the early cohort was 0.93 (95% CI 0.65-1.32, p0.672). The most common cancers in PM were urological, gastrointestinal, lung, and breast. Further analysis provided in Table 1. Table 1. Count of Cancer, Rate, and Rate Ratios from Quasipoisson Regression Model Conclusion Unlike PM, early and late DM cohorts both have significantly higher rates of overall cancer compared to the general population. No significant trends in overall cancer incidence were observed among patients with DM or PM in this study. Similar to the existing literature, the most common cancers were lung, gastrointestinal, urological, gynecological and breast.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».