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Enregistrement W2061232800 · doi:10.1158/1940-6207.prev-11-b115

Abstract B115: A pooled analysis of smoking and alcohol drinking and risk of multiple myeloma in the International Multiple Myeloma Consortium

2011· article· en· W2061232800 sur OpenAlexaff
Gabriella Andreotti, Véronique Benhaı̈m-Luzon, Paul M. Brennan, Sílvia de Sanjosé, Laura Costas Caudet, Adele Seniori Costantini, Perluigi Cocco, Nikolaus Becker, Lenka Foretová, Mark Maynadie, Alexandra Nieters, Brenda M. Birmann, Anthony Staines, Kevin Miliken, Dennis D. Weisenburger, Dalsu Baris, Mark P. Purdue, Anneclaire J. DeRoos, John J. Spinelli, Wendy Cozen, Nicola J. Camp, Kirsten B. Moysich, B.C.-H. Chiu, Paolo Boffetta

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalOdds ratioMultiple myelomaInternal medicinePopulationCase-control studyLogistic regressionMonoclonal gammopathy of undetermined significanceDemographyEnvironmental healthImmunologyMonoclonalAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Risk of multiple myeloma (MM), a highly fatal cancer, is increased in older age, men, African Americans, and persons with monoclonal gammopathy of undetermined significance (MGUS). Modifiable risk factors for MM remain obscure. Tobacco and alcohol use findings are inconsistent. To further assess the etiologic role of these lifestyle factors, the International Multiple Myeloma Consortium (IMMC) pooled individual-level questionnaire data from 6 case-control studies with alcohol data (n: cases=1,484, controls=6,542) and 9 case-control studies with smoking data (n: cases=2,662, controls=11,890). A pooled multivariable logistic regression analysis using a random effects model and adjusting for age, race, and study center location showed a decreased MM risk among men who reported ever drinking alcohol regularly compared with non-drinkers [odds ratio (OR) 0.71, 95% confidence interval (CI) 0.57–0.87], while results among women were null (OR 0.98, 0.76–1.26). Frequency, duration, and cumulative lifetime consumption of alcohol use were not linearly associated with MM risk among men or women. Neither a history of cigarette smoking compared to never smokers, nor any quantification of dose or duration of smoking was associated with MM risk in the pooled study population. Our findings are very similar to those reported from a pooled analysis of smoking and alcohol use conducted among case-control studies of non-Hodgkin lymphoma, a collection of lymphoid malignancies that are predominatly B-cell in origin, like MM (1, 2). Prospective studies may provide further insight into the association between alcoholic beverage consumption and MM risk. References: 1. Morton LM, Zheng T, Holford TR, Holly EA, Chiu BC, Costantini AS, Stagnaro E, Willett EV, Dal Maso L, Serraino D, Chang ET, Cozen W, Davis S, Severson RK, Bernstein L, Mayne ST, Dee FR, Cerhan JR, Hartge P; InterLymph Consortium. Alcohol consumption and risk of non-Hodgkin lymphoma: a pooled analysis. Lancet Oncol 2005;6:469–76. 2. Morton LM, Hartge P, Holford TR, Holly EA, Chiu BC, Vineis P, Stagnaro E, Willett EV, Franceschi S, La Vecchia C, Hughes AM, Cozen W, Davis S, Severson RK, Bernstein L, Mayne ST, Dee FR, Cerhan JR, Zheng T. Cigarette smoking and risk of non-Hodgkin lymphoma: a pooled analysis from the International Lymphoma Epidemiology Consortium (interlymph). Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2005;14:925–33. Citation Information: Cancer Prev Res 2011;4(10 Suppl):B115.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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