Elevated risk of colorectal, liver, and pancreatic cancers among HCV, HBV and/or HIV (co)infected individuals in a population based cohort in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction:Studies of the impact of hepatitis C virus (HCV), hepatitis B virus (HBV) and HIV mono and co-infections on the risk of cancer, particularly extra-hepatic cancer, have been limited and inconsistent in their findings.Methods:In the British Columbia Hepatitis Testers Cohort, we assessed the risk of colorectal, liver, and pancreatic cancers in association with HCV, HBV and HIV infection status. Using Fine and Gray adjusted proportional subdistribution hazards models, we assessed the impact of infection status on each cancer, accounting for competing mortality risk. Cancer occurrence was ascertained from the BC Cancer Registry.Results:Among 658,697 individuals tested for the occurrence of all three infections, 1407 colorectal, 1294 liver, and 489 pancreatic cancers were identified. Compared to uninfected individuals, the risk of colorectal cancer was significantly elevated among those with HCV (Hazard ration [HR] 2.99; 95% confidence interval [CI] 2.55–3.51), HBV (HR 2.47; 95% CI 1.85–3.28), and HIV mono-infection (HR 2.30; 95% CI 1.47–3.59), and HCV/HIV co-infection. The risk of liver cancer was significantly elevated among HCV and HBV mono-infected and all co-infected individuals. The risk of pancreatic cancer was significantly elevated among individuals with HCV (HR 2.79; 95% CI 2.01–3.70) and HIV mono-infection (HR 2.82; 95% CI 1.39–5.71), and HCV/HBV co-infection.Discussion/Conclusion:Compared to uninfected individuals, the risk of colorectal, pancreatic and liver cancers was elevated among those with HCV, HBV and/or HIV infection. These findings highlight the need for targeted cancer prevention and diligent clinical monitoring for hepatic and extrahepatic cancers in infected populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».