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Enregistrement W1972770053 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-1274

Abstract 1274: Alcohol and lung cancer risk: a pooled analysis using International Lung Cancer Consortium studies

2014· article· en· W1972770053 sur OpenAlexaff
Gordon Fehringer, Darren R. Brenner, Zuo‐Feng Zhang, Yuan‐Chin Amy Lee, Keitaro Matsuo, Isabelle Stücker, Paolo Vineis, Paolo Boffetta, Paul Brennan, Maria Teresa Landi, Hal Morgenstern, Curtis C. Harris, Qing Lan, Yun‐Chul Hong, Jack Siemiatycki, John McLaughlin, Philip Lazarus, Joshua Muscat, Ann G. Schwartz, Juan Miguel Barros-Dios, Alberto Ruano‐Raviña, Gad Rennert, David C. Christiani, Adonina Tardón, Loı̈c Le Marchand, Irene Orlow, Eric J. Duell, Angeline S. Andrew, Hermann Brenner, Dario Consonni, Ann Olsson, Kurt Straíf

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversité de MontréalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerConfoundingLogistic regressionCancerInternal medicineCohortRisk factorEnvironmental healthAlcohol consumptionDemographyAlcoholOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Alcohol consumption is known to be associated with risk of developing several cancers. It is unclear, however, whether alcohol consumption is a risk factor for lung cancer. The relationship between lung cancer and alcohol consumption is likely to be confounded by smoking. To minimize potential confounding by tobacco consumption, we conducted a pooled analysis to examine the association of alcohol consumption with lung cancer risk in a large sample of never-smokers. Methods: We pooled data from 22 case-control and cohort studies from North America, Europe and Asia within the International Lung Cancer Consortium (ILCCO) and SYNERGY Consortium. We examined the association of average lifetime alcohol consumption (expressed as average grams per day intake) with lung cancer risk in never smokers using logistic regression to model categories of alcohol consumption (0<5g per day, 5<10g per day, 10<20g per day, 20<30g per day, 30<45g per day, 45+ g per day). To investigate the shape of the dose response relationship, we applied restricted cubic spline models to examine the association for lung cancer risk overall and by histological subtype. Additional analyses examined wine, beer and liquor consumption in relation to risk, with mutual adjustment for each alcoholic beverage. All analyses were adjusted for age, sex, education, ethnicity and study. Results: A total of 2548 never-smoking cases and 9362 never-smoking controls were included in the analysis. The results showed lower risk among consumers of alcohol with strongest evidence found for moderate drinkers relative to non-drinkers with ORs of 0.80 (95% CI 0.70-0.90) and 0.82 (95% CI 0.69-0.99) for <5grams and 5-10 grams of alcohol per day respectively. Non-linear restricted cubic splines showed reduced lung cancer risk among moderate drinkers relative to non-drinkers with risk increasing towards the null as consumption increased. Similar results were seen for adenocarcinoma and squamous cell carcinoma. Associations with lung cancer differed for wine and beer consumption. Reduced risk was observed for wine drinking particularly at low levels of drinking, OR of 0.80 (95% CI=0.69-0.94) for <5g per day. Risk for beer consumption increased from close to null among occasional drinkers to 1.54 (95% CI 0.90-2.65) among consumers of 20-30g of alcohol per day (test for trend P=0.09). Conclusions: These results indicate an inverse association between moderate drinking and lung cancer risk relative to never drinkers. However, the inverse association was restricted to wine consumption, not consumption of beer. Lifestyle differences between consumers of beer and wine may play a role in differing patterns of risk found by alcohol type. Citation Format: Gordon Fehringer, Darren Brenner, Zuo-Feng Zhang, Yuan-Chin Amy Lee, Keitaro Matsuo, Isabelle Stucker, Paolo Vineis, Paolo Boffetta, Paul Brennan, Maria T. Landi, Hal Morgenstern, Curtis C. Harris, Qing Lan, Yun-Chul Hong, Jack Siemiatycki, John R. McLaughlin, Philip Lazarus, Joshua Muscat, Ann G. Schwartz, Juan M. Barros Dios, Alberto R. Raviña, Gad Rennert, David C. Christiani, Adonina Tardon, Loic Le Marchand, Irene Orlow, Eric J. Duell, Angeline S. Andrew, Hermann Brenner, Dario Consonni, Ann Olsson, Kurt Straif, Rayjean J. Hung. Alcohol and lung cancer risk: a pooled analysis using International Lung Cancer Consortium studies. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 1274. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-1274

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
grokaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
opusaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,030
Bibliométrie0,0120,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,226
Tête enseignante GPT0,557
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Méta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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