Pre-diagnostic anthropometry and survival after colorectal cancer diagnosis in Western European populations
Notice bibliographique
Résumé
General and abdominal adiposity are associated with a high risk of developing colorectal cancer (CRC), but the role of these exposures on cancer survival has been less studied. The association between pre-diagnostic anthropometric characteristics and CRC-specific and all-cause death was examined among 3,924 men and women diagnosed with CRC between 1992 and 2009 in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort. Multivariable Cox proportional hazards models were used to calculate hazard ratios (HRs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs). Over a mean follow-up period of 49 months, 1,309 deaths occurred of which 1,043 (79.7%) were due to CRC. In multivariable analysis, pre-diagnostic BMI ≥ 30 kg/m(2) was associated with a high risk for CRC-specific (HR = 1.26, 95% CI = 1.04-1.52) and all-cause (HR = 1.32, 95% CI = 1.12-1.56) death relative to BMI <25 kg/m(2). Every 5 kg/m(2) increase in BMI was associated with a high risk for CRC-specific (HR = 1.10, 95% CI = 1.02-1.19) and all-cause death (HR = 1.12, 95% CI = 1.05-1.20); and every 10 cm increase in waist circumference was associated with a high risk for CRC-specific (HR = 1.09, 95% CI = 1.02-1.16) and all-cause death (HR = 1.11, 95% CI = 1.05-1.18). Similar associations were observed for waist-to-hip and waist-to-height ratios. Height was not associated with CRC-specific or all-cause death. Associations tended to be stronger among men than in women. Possible interactions by age at diagnosis, cancer stage, tumour location, and hormone replacement therapy use among postmenopausal women were noted. Pre-diagnostic general and abdominal adiposity are associated with lower survival after CRC diagnosis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».