Notice bibliographique
Résumé
Objectives. (1) To estimate cancer incidence in systemic lupus erythematosus (SLE) as compared to the general population. (2) To estimate the sensitivity and specificity of methods of cancer ascertainment. (3) To determine the prevalence of malignancy risk factors in SLE. Methods. (1) We determined the incidence of malignancy in the Montreal General Hospital (MGH) lupus cohort, through linkage with the Quebec tumor registry. Standardized incidence ratios (SIRS) were generated, using Quebec population rates. In addition, a meta-analysis was performed by pooling data from eight cohort studies of malignancy in SLE. (2) We administered a postal survey to cohort members to determine risk factors for cancer and self-report of cancer occurrence. For dead or lost-to-follow-up patients, data was abstracted from charts. We calculated the sensitivity and specificity of self-report and chart review for cancer ascertainment, compared to registry linkage results. (3) Using the data collected on self-report and chart review, we compared risk factor prevalence within the MGH cohort to that of the Quebec population. Results. (1) Observed cancers in our cohort were greater than what would be expected; for all cancers, the SIR was 1.8 (95% Confidence Interval 1.2--2.6). The meta-analysis SIR (for all malignancies) was 1.67 (1.42--1.94). Postal survey and chart review methods demonstrated high specificity. Sensitivity was imperfect, but did not greatly effect estimation of the SIR estimate. (2) Our lupus cohort had a distinct profile of risk factors for malignancy compared to the general population; differences included more prevalent nulliparity, obesity, and use of hormone replacement therapy. Conclusions. The risk of malignancy in SLE patients is increased. Risk factor profiles could influence the incidence of certain malignancies in SLE.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».