Anthropometry and head and neck cancer:a pooled analysis of cohort data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Associations between anthropometry and head and neck cancer (HNC) risk are inconsistent. We aimed to evaluate these associations while minimizing biases found in previous studies. METHODS: We pooled data from 1,941,300 participants, including 3760 cases, in 20 cohort studies and used multivariable-adjusted Cox proportional hazard regression models to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association of anthropometric measures with HNC risk overall and stratified by smoking status. RESULTS: Greater waist circumference (per 5 cm: HR = 1.04, 95% CI 1.03-1.05, P-value for trend = <0.0001) and waist-to-hip ratio (per 0.1 unit: HR = 1.07, 95% CI 1.05-1.09, P-value for trend = <0.0001), adjusted for body mass index (BMI), were associated with higher risk and did not vary by smoking status (P-value for heterogeneity = 0.85 and 0.44, respectively). Associations with BMI (P-value for interaction = <0.0001) varied by smoking status. Larger BMI was associated with higher HNC risk in never smokers (per 5 kg/m(2): HR = 1.15, 95% CI 1.06-1.24, P-value for trend = 0.0006), but not in former smokers (per 5 kg/m(2): HR = 0.99, 95% CI 0.93-1.06, P-value for trend = 0.79) or current smokers (per 5 kg/m(2): HR = 0.76, 95% CI 0.71-0.82, P-value for trend = <0.0001). Larger hip circumference was not associated with a higher HNC risk. Greater height (per 5 cm) was associated with higher risk of HNC in never and former smokers, but not in current smokers. CONCLUSIONS: Waist circumference and waist-to-hip ratio were associated positively with HNC risk regardless of smoking status, whereas a positive association with BMI was only found in never smokers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».