Plasma Adiponectin Levels and Endometrial Cancer Risk in Pre- and Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adiponectin, an adipocytokine secreted by adipose tissue, is decreased in obesity, insulin resistance, type 2 diabetes, and polycystic ovary syndrome, all of which are well-established risk factors for endometrial cancer. METHODS: We conducted a case-control study nested within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition to examine the relation between prediagnostic plasma adiponectin levels and endometrial cancer risk. Among pre- and postmenopausal women who were not currently using exogenous hormones, 284 women developed incident endometrial cancer during an average of 5.1 yr of follow-up. Using risk set sampling, 548 control subjects were selected, matched on center, age, menopausal status, phase of menstrual cycle, time of blood draw, and fasting status. Conditional logistic regression models were used to estimate relative risks and 95% confidence intervals. RESULTS: Adiponectin levels were inversely associated with endometrial cancer risk [body mass index-adjusted relative risk for the top vs. bottom quartile = 0.56 (95% confidence interval 0.36-0.86), P(trend) = 0.006]. There was evidence of a stronger inverse association among obese women than among nonobese women (P(heterogeneity) = 0.03). The inverse association also appeared stronger for women who were postmenopausal or perimenopausal than premenopausal at baseline, but this was not statistically significantly heterogeneous (P(heterogeneity) = 0.51). The association remained statistically significant after separate adjustment for other obesity-related physiological risk factors such as C-peptide, IGF binding protein-1, IGF binding protein-2, SHBG, estrone, or free testosterone but only marginally statistically significant after simultaneous adjustment for these factors. CONCLUSIONS: High circulating adiponectin levels are associated with reduced endometrial cancer risk, largely independent of other obesity-related risk factors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».