Lifestyle and Dietary Correlates of Plasma Insulin-Like Growth Factor Binding Protein-1 (IGFBP-1), Leptin, and C-Peptide: The Multiethnic Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Circulating insulin-like growth factor binding protein 1 (IGFBP-1), leptin, and insulin are 3 proteins modified by obesity and have been associated with cancer at several sites in past studies. We conducted a cross-sectional study to describe the correlation of these proteins with gender, race/ethnicity, anthropometric indexes, and dietary and lifestyle factors. We measured fasting plasma levels of IGFBP-1, leptin, and C-peptide, used here as a stable measure of insulin secretion, in a random sample of 450 male and 352 postmenopausal female Hawaii and Los Angeles Multiethnic Cohort Study (MEC) participants (age range 47-82 yr at blood draw). Through a series of multiple linear regressions, we found that the most parsimonious model for plasma IGFBP-1 included inverse associations with age, body mass index (BMI), and regular soda intake. A term for interaction between age and BMI was positively associated with plasma IGFBP-1. Adjusted mean plasma leptins were highest among Whites and African Americans and lowest among Hawaiians and Japanese Leptin was also inversely associated with age and positively associated with the interaction between age and race/ethnicity, female gender, and BMI. A model with only race/ethnicity and BMI (positive association) was best for plasma C-peptide. Adjusted means for C-peptide were highest for Japanese and Whites and lowest for African Americans. The overall percent of variance in protein levels explained by these models was low for IGFBP-1(R2=0.17) and C-peptide (R(3)=0.11) and higher for leptin (R(2)=0.57). We saw no clear correlation between racial/ethnic trends in protein levels with those of colorectal, breast, or prostate cancer incidence rates in the MEC. Research to clarify factors associated with determination of these proteins and their relationship with cancer etiology is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».