Leukocyte Telomere Length Predicts Cancer Risk in Barrett's Esophagus
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Leukocyte telomere length has gained attention as a marker of oxidative damage and age-related diseases, including cancer. We hypothesize that leukocyte telomere length might be able to predict future risk of cancer and examined this in a cohort of patients with Barrett's esophagus, who are at increased risk of esophageal adenocarcinoma and thus were enrolled in a long-term cancer surveillance program. PATIENTS AND METHODS: In this prospective study, telomere length was measured by quantitative PCR in baseline blood samples in a cohort of 300 patients with Barrett's esophagus followed for a mean of 5.8 years. Leukocyte telomere length hazard ratios (HR) for risk of esophageal adenocarcinoma were calculated using multivariate Cox models. RESULTS: Shorter telomeres were associated with increased esophageal adenocarcinoma risk (age-adjusted HR between top and bottom quartiles of telomere length, 3.45; 95% confidence interval, 1.35-8.78; P = 0.009). This association was still significant when individually or simultaneously adjusted for age, gender, nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) use, cigarette smoking, and waist-to-hip ratio (HR, 4.18; 95% confidence interval, 1.60-10.94; P = 0.004). The relationship between telomere length and cancer risk was particularly strong among NSAID nonusers, ever smokers, and patients with low waist-to-hip ratio. CONCLUSION: Leukocyte telomere length predicts risk of esophageal adenocarcinoma in patients with Barrett's esophagus independently of smoking, obesity, and NSAID use. These results show the ability of leukocyte telomere length to predict the risk of future cancer and suggest that it might also have predictive value in other cancers arising in a setting of chronic inflammation.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».