C-Reactive Protein Concentrations and Subsequent Ovarian Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the association between prediagnostic levels of C-reactive protein (CRP), a marker of chronic systemic inflammation, and subsequent development of ovarian cancer. METHODS: A multicenter, nested, case-control study was conducted, including women who developed ovarian cancer (case patients) and women who were cancer-free (controls) from the following cohorts: CLUE ("Give us a CLUE to cancer and heart disease") cohorts of Washington County, Maryland, the Columbia, Missouri Serum Bank, and the Island of Guernsey Prospective Study, United Kingdom. A total of 167 incident invasive epithelial ovarian cancer cases were identified and each matched to an average of two controls on cohort, age, race, menopausal status, time since last menstrual period, current hormone use, date of recruitment, and time of day of blood draw. Baseline serum samples were assayed for CRP concentrations, and estimates of risk associated with CRP levels were assessed using conditional logistic regression. RESULTS: Ovarian cancer risk was positively associated with increasing CRP concentrations. The risk of developing ovarian cancer among women in the highest third of the distribution of CRP compared with those in the lowest third was 1.72 (95% confidence interval 1.06-2.77), with evidence of an increasing risk with increasing concentration of CRP (P trend=0.02). Similar associations were observed using established clinical CRP cutpoints for heart disease risk (odds ratio 2.03, 95% confidence interval 1.20-3.47 for 3-10 mg/L compared with less than 1 mg/L, P trend=.008). If this association is causal, roughly 23% of ovarian cancer cases are attributed to chronic inflammation as indicated by elevated CRP concentrations. CONCLUSION: Higher circulating CRP concentrations in women who subsequently developed ovarian cancer support the hypothesized role of chronic inflammation in ovarian carcinogenesis. LEVEL OF EVIDENCE: II.
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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 | 0,003 |
| 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 ».