Associação entre câncer de tireoide e câncer de mama : revisão sistemática e metanálise
Bibliographic record
Abstract
Introdução: Esta revisão sistemática e meta-análise teve como objetivo avaliar a associação entre o desenvolvimento de câncer de mama após câncer de tireoide (TC1-BC2) e o desenvolvimento de câncer de tireoide após câncer de mama (BC1-TC2) como secundo câncer primário (do inglês, Second Primary Malignancy – SPM). Métodos: Foi realizada uma busca sistemática nas bases de dados PubMed e Embase. Procuramos artigos contendo evidências epidemiológicas de câncer de tireoide após câncer de mama e vice-versa, publicados até 2021. As diretrizes do MOOSE foram seguidas e a Escala Newcastle-Ottawa foi utilizada para avaliar a qualidade dos estudos. Resultados: Foram incluídos 15 artigos, abrangendo 499.147 pacientes na meta-análise para TC1-BC2, encontrando risco aumentado de desenvolver câncer de mama (SIR = 1,4, IC 95% 1,2-1,6, p < 0,01) em pacientes com câncer de tireoide prévio quando comparado ao risco populacional ajustado. Além disso, na meta-análise para BC1-TC2, foram incluídos 24 artigos, abrangendo 1.555.480 pacientes. Foi encontrado um risco aumentado de desenvolver câncer de tireoide após câncer de mama (SIR = 1,5, IC 95% 1,3-1,8, p < 0,01) quando comparado ao risco populacional ajustado. Pacientes diagnosticados com câncer primário de mama com menos de 50 anos apresentaram um risco mais elevado de desenvolver câncer de tireoide (SIR = 2,1, IC 95% 1,6-2,6) daquelas diagnosticados após os 50 de idade. Além disso, os pacientes que receberam quimioterapia tiveram maior risco de desenvolver câncer de tireoide depois de ter câncer de mama (SIR = 1,6, IC 95% 1,5-1,7) quando comparados àqueles que receberam radioterapia. Conclusões: O presente estudo combina publicações de alta qualidade com um aumento substancial no número de pacientes examinados, confirmando achados anteriores e produzindo uma conclusão ainda mais sólida de que o risco de desenvolver câncer de tireoide após câncer de mama e vice-versa é maior quando comparado ao risco ajustado da população em geral. O tipo de tratamento, a idade ao diagnóstico, assim com o curto período de acompanhamento também apresentam impacto no risco de desenvolver câncer de tireoide e câncer de mama como SPM, além dos conhecidos fatores clínicos e genéticos. Portanto, estudos futuros ajustando para essas variáveis são necessários para melhorar a compreensão desse risco.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.021 | 0.066 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.020 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".