Body Mass Index and Lung Cancer Risk in Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have suggested that leanness in adulthood may be a risk factor for lung cancer; however, there is justifiable concern that the observed association may be due to residual confounding by smoking, preclinical weight loss, competing causes of death, or some combination of these. METHODS: To examine this association we used data from the Canadian National Breast Screening Study, which included 89,835 women ages 40-59 years at recruitment between 1980 and 1985. During a mean of 16 years of follow-up, we observed 750 incident lung cancer cases. We used Cox proportional hazards models to estimate hazard ratios and 95% confidence intervals for the association between body mass index (BMI) and lung cancer. RESULTS: After adjustment for pack-years of smoking and other covariates, there was some evidence for inverse associations in current smokers (hazard ratio for highest BMI quintile relative to the lowest = 0.63; 95% confidence interval = 0.48-0.83) and in former smokers (0.69; 0.39-1.23), whereas in never-smokers, BMI was positively associated with lung cancer (2.19; 1.00-4.80). The results for current and former smokers were not altered by exclusion of cases diagnosed within the first 5 years of follow-up; however, in never-smokers the strength of the association was reduced. CONCLUSIONS: The present study contributes to the aggregate evidence suggesting that there may be an inverse association between BMI and lung cancer among smokers. However, the contrasting pattern of associations between BMI and lung cancer seen in ever-smokers and never-smokers in this study requires explanation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».