Interaction between alcohol drinking and obesity in relation to colorectal cancer risk: a case-control study in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While substantive epidemiological literature suggests that alcohol drinking and obesity are potential risk factors of colorectal cancer (CRC), the possible interaction between the two has not been adequately explored. We used a case-control study to examine if alcohol drinking is associated with an increased risk of CRC and if such risk differs in people with and without obesity. METHODS: Newly diagnosed CRC cases were identified between 1999 and 2003 in Newfoundland and Labrador (NL). Cases were frequency-matched by age and sex with controls selected using random digit dialing. Cases (702) and controls (717) completed self-administered questionnaires assessing health and lifestyle variables. Estimates of alcohol intake included types of beverage, years of drinking, and average number of alcohol drinks per day. Odds ratios were estimated to investigate the associations of alcohol independently and when stratified by obesity status on the risk of CRC. RESULTS: Among obese participants (BMI ≥ 30), alcohol was associated with higher risk of CRC (OR: 2.2; 95% CI: 1.2-4.0) relative to the non-alcohol category. Among obese individuals, 3 or more different types of drinks were associated with a 3.4-fold higher risk of CRC relative to non-drinkers. The risk of CRC also increased with drinking years and drinks daily among obese participants. However, no increased risk was observed in people without obesity. CONCLUSION: The effect of alcohol of drinking on CRC seems to be modified by obesity.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».