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Enregistrement W2035639307 · doi:10.1159/000081322

Association between Components of the Insulin-Like Growth Factor System and Epithelial Ovarian Cancer Risk

2004· article· en· W2035639307 sur OpenAlexaff
Luigino Dal Maso, Livia S. A. Augustin, Silvia Franceschi, Renato Talamini, Jerry Polesel, Cyril W.C. Kendall, David J.A. Jenkins, E. Vidgen, Carlo La Vecchia

Notice bibliographique

RevueOncology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerOdds ratioMedicineConfoundingInternal medicineConfidence intervalCase-control studyCancerOncologyEpithelial ovarian cancerInsulin-like growth factorRisk factorGrowth factorGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Components of the insulin-like growth factor (IGF) system have been associated with several cancers, but very few studies are available for ovarian cancer. METHODS: A case-control study conducted between 1999 and 2003 in Italy, including a total of 59 women with incident, histologically confirmed ovarian cancer and 108 controls admitted to the same hospital network as cases, for acute non-neoplastic diseases. All subjects were interviewed using a validated questionnaire. RESULTS: After adjustment for potential confounders, the multivariate odds ratios for the highest versus the lowest tertile of various IGF components were 0.6 (95% confidence interval, CI: 0.2-1.4) for free IGF-I, 0.4 (CI: 0.1-1.5) for total IGF-I, 2.6 (CI: 0.9-6.9) for IGF-binding protein (IGFBP)-1, and 0.2 (CI: 0.0-0.6) for IGFBP-3. CONCLUSIONS: This study suggests a protective role of IGFBP-3 and a positive association of IGFBP-1 with ovarian cancer. The complex role of the IGF system in ovarian carcinogenesis deserves further clarification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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