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Enregistrement W1979374480 · doi:10.1097/01.fpc.0000174786.85238.63

No evidence that polymorphisms in CYP2C8, CYP2C9, UGT1A6, PPARδ and PPARγ act as modifiers of the protective effect of regular NSAID use on the risk of colorectal carcinoma

2005· article· en· W1979374480 sur OpenAlexaff
L McGreavey, Faye Turner, Gillian Smith, Katherine Boylan, D. Timothy Bishop, David Forman, C. Roland Wolf, Jennifer H. Barrett

Notice bibliographique

RevuePharmacogenetics and Genomics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOdds ratioColorectal cancerPeroxisome proliferator-activated receptorCYP2C9Cytochrome P450Internal medicineConfidence intervalCase-control studyMedicineCYP2C8PharmacologyGastroenterologyOncologyEndocrinologyReceptorCancerMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Regular continuous non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) use has been associated with a reduction in risk of colorectal cancer. Our objective was to investigate whether or not a number of the polymorphic genes involved in the metabolism of NSAIDs, including cytochrome P450 s (CYPs), act as modifiers of this protective effect. METHODS: As part of a multi-centre case-control study, 478 colorectal cancer patients and 733 controls (433 matched case-control pairs) answered questions on NSAID use. These individuals were then genotyped for common polymorphisms in P450 CYP2C8, P450 CYP2C9, UDP-glucuronosyl transferase (UGT)1A6 and peroxisome proliferator-activated receptor isoforms delta and gamma (PPARdelta and PPARgamma). RESULTS AND CONCLUSION: Our study confirmed the reduction in risk of colorectal cancer with regular NSAID use (odds ratio (OR) = 0.73, 95% confidence interval (CI) (0.56, 0.95)) but showed that none of the polymorphic genes studied appeared to modify the protective effect of regular NSAID use.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations51
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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