Obesity, Diabetes, and Risk of Prostate Cancer: Results from the Prostate Cancer Prevention Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Studies on the relationship between obesity and prostate cancer incidence are inconsistent. In part, this inconsistency may be due to a differential effect of obesity on low-grade and high-grade cancer or confounding of the association of obesity with prostate cancer risk by diabetes. We investigated the associations of obesity and diabetes with low-grade and high-grade prostate cancer risk. Data were from 10,258 participants (1,936 prostate cancers) in the Prostate Cancer Prevention Trial who all had cancer presence or absence determined by prostate biopsy. Multiple logistic regression was used to model the risk of total prostate cancer, and polytomous logistic regression was used to model the risk of low-grade and high-grade prostate cancer. Compared with men with body mass index < 25, obese men (body mass index > or =30) had an 18% [odds ratio (OR), 0.82; 95% confidence interval (95% CI), 0.69-0.98] decreased risk of low-grade prostate cancer (Gleason <7) and a 29% (OR, 1.29; 95% CI, 1.01-1.67) increased risk of high-grade prostate cancer (Gleason > or =7) or, alternatively, a 78% (OR, 1.78; 95% CI, 1.10-2.87) increased risk defining high-grade cancer as Gleason sum 8 to 10. Diabetes was associated with a 47% (OR, 0.53; 95% CI, 0.34-0.83) reduced risk of low-grade prostate cancer and a 28% (OR, 0.72; 95% CI, 0.55-0.94) reduced risk of high-grade prostate cancer. Associations of obesity or diabetes with cancer risk were not substantially changed by mutually statistical controlling for each other. Obesity increases the risk of high-grade but decreases the risk of low-grade prostate cancer, and this relationship is independent of the lower risk for prostate cancer among men with diabetes.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle