Familial Risk Factors in Thyroid Cancer Across Generations and Geographics: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The increasing global incidence of thyroid cancer highlights the importance of accurately assessing risk factors, particularly those related to family history. Although having affected family members is widely recognized as a risk factor for thyroid cancer, the exact degree of risk and its variation across types of familial relationships, parental gender, and geographic regions remain unclear. This systematic review and meta-analysis aimed to clarify the association between family history and thyroid cancer risk. We conducted a comprehensive literature search of PubMed, Web of Science, and Embase following PRISMA guidelines, identifying 13 studies from 503 initially screened. Statistical analyses were performed using random-effects models to estimate pooled odds ratios and risk ratios, with subgroup analyses to assess variations across population and relationship types. Our findings showed an approximately 4.5-fold higher risk of thyroid cancer in individuals with affected family members. Individuals with affected siblings were more likely to develop thyroid cancer while the risks associated with maternal and paternal family history were comparable in magnitude, with no statistical difference between them. Socioeconomic, educational, and lifestyle differences did not significantly influence risk, and geographic variations in familial risk could not be statistically confirmed by the subgroup analysis, in the context of high between-study heterogeneity. These results suggest that family history is a substantial risk factor for thyroid cancer, reinforcing the need for enhanced surveillance and screening strategies for those with a familial predisposition.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».