ONLINE FIRST Smoking and the Risk of Nonmelanoma Skin Cancer Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To perform a systematic review and metaanalysis to collate evidence of the effects of smoking on the risk of nonmelanoma skin cancer. Data Sources: We searched 4 electronic databases (from inception to October 2010) and scanned the reference lists of the publications retrieved to identify eligible comparative epidemiologic studies. Study Selection: Titles, abstracts, and full text were assessed independently by 2 authors against prespecified inclusion/exclusion criteria. Data Extraction: Data were extracted and quality was assessed independently by 2 authors using the Newcastle-Ottawa Scale. Data Synthesis: Meta-analysis was performed using random-effects models. Results are presented as odds ratios (ORs) with 95 % CIs. Heterogeneity was assessed using I 2. Twenty-five studies were included. Smoking was significantly associated with cutaneous squamous cell carcinoma (OR, 1.52; 95 % CI, 1.15-2.01; I 2 =64%; 6 studies). Smoking was not significantly associated with basal cell carcinoma (OR, 0.95; 95 % CI, 0.82-1.09; I 2 =59%; 14 studies) or nonmelanoma skin cancer (OR, 0.62; 95 % CI, 0.21-1.79; I 2 =34%; 2 studies). Conclusion: This study clearly demonstrates that smoking increases the risk of cutaneous squamous cell carcinoma; however, smoking does not appear to modify the risk of basal cell carcinoma.
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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 | 0,019 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».