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Enregistrement W1981887684 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-4810

Abstract 4810: Family history of cancers, medical history, and pancreatic cancer risk in the Ontario Pancreatic Cancer Case-Control Study.

2013· article· en· W1981887684 sur OpenAlexaffabout
Gordon Fehringer, Steven Gallinger, Ayelet Borgida, Li Zhang, Geoffrey Liu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerFamily historyMedicineCancerOdds ratioInternal medicineMedical historyPancreatitisOncologyDiseaseCase-control study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Pancreatic cancer is one of the most fatal cancers. Given the high mortality burden of this disease, there is a pressing need to determine causes so effective prevention strategies can be implemented. Family history of pancreatic cancer, and medical history of diabetes or chronic pancreatitis have been previously identified as risk factors for pancreatic cancer. However, it is not clear whether other medical conditions or family history of other cancers have a role in pancreatic cancer etiology. Therefore we aim to conduct an in-depth analysis to investigate the association between family history of cancer and medical history with pancreatic cancer risk, in the Ontario Pancreatic Cancer Case-Control Study. Methods: We used data from 743 cases and 656 controls from the Ontario Pancreatic Case-Control Study. Self-administered questionnaires provided information regarding family history of cancer, medical history and other risk factors such as smoking status and BMI. Family history was defined as any biological first-degree relative (parent, sibling or child) with a cancer diagnosis. We analyzed the association by cancer site, and within each site by type and numbers of affected relatives. Medical history of a disease or condition was defined as having the disease or condition two years prior to diagnosis of pancreatic cancer. We also conducted stratified analysis by smoking status and age of onset of pancreatic cancer. Unconditional logistic regression was used to produce odds ratios with 95% confidence limits for all factors of interest.Results: A family history of pancreatic cancer was associated with increased pancreatic cancer risk (OR=1.87 95% CI 1.11-3.16). We also observed an increased risk of pancreatic cancer for individuals with a family history of prostate cancer, with an OR of 1.59 (95% CI = 1.05-2.40). This association was modified by smoking behavior, and was only present among never smokers (OR=2.19, 95% CI 1.25-3.83), not ever smokers (OR=0.98, 95% CI= 0.53-1.82). Diabetes mellitus more than 2 years prior to pancreatic cancer was associated with increased pancreatic cancer risk (OR=3.48, 95% CI 2.13-5.71). Risk was also elevated for long-term diabetes of 10 years or more (OR=4.73, 95% CI 2.20-10.17). Other medical conditions were not associated with risk. Conclusions: Our results suggest that individuals with long-term diabetes or family history of pancreatic or prostate cancer are at increased risk of pancreatic cancer. Our finding that the association with family history of prostate cancer was present only in never smokers suggests a common etiology between the two tumor types and further investigation is warranted. Citation Format: Gordon Fehringer, Steven Gallinger, Ayelet Borgida, Li Rita Zhang, Geoffrey Liu, Rayjean J. Hung. Family history of cancers, medical history, and pancreatic cancer risk in the Ontario Pancreatic Cancer Case-Control Study. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 4810. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-4810

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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