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Enregistrement W2085471026 · doi:10.1158/1538-7445.am10-901

Abstract 901: Prediagnostic body mass index (BMI), plasma C-peptide levels, and cigarette smoking predict prostate cancer-specific and overall mortality: A 27-year survival analysis in men with PCa

2010· article· en· W2085471026 sur OpenAlexaff
Jing Ma, Jorge E. Chavarro, Weiliang Qiu, Bernard Rosner, Lorelei A. Mucci, Howard D. Sesso, Michaël Pollak, Meir J. Stampfer

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexHazard ratioProstate cancerInternal medicineProportional hazards modelCancerConfidence intervalHyperinsulinemiaMultivariate analysisOncologyObesityInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Widespread PSA screening significantly increased prostate cancer (PCa) detection but has limited ability to predict PCa and overall mortality. A major challenge is thus to identify risk factors that can predict the cases that will progress to fatal outcomes. Elevated BMI, hyperinsulinemia, and smoking status have been linked to fatal (but not incident) PCa but their roles in predicting overall and PCa-specific mortality in men with PCa has not yet been fully and simultaneously evaluated. Methods: BMI (kg/m2) and smoking status were available at baseline (1982) in the Physicians’ Health Study participants without prior diagnosis of cardiovascular disease (CVD) or cancer. Between 1982 and 2009, 2,715 men were diagnosed with PCa; baseline C-peptide levels in plasma were available for 827 of them. We used proportional hazard ratios (HR) to estimate risk of overall and cause-specific mortality (PCa, CVD, and other causes). Results: During the 27-year follow-up, 882 (33%) men with PCa died: 11% of PCa, 6% of CVD and 16% of other causes. In the multivariate model including both BMI and smoking status controlling for age at diagnosis, time between baseline and PC diagnosis, and competing risk, the HRs (95% confidence interval, CI) associated with a 5 kg/m2 increment in baseline BMI were 1.52 (1.23-1.89; Ptrend=0.0001) for PCa mortality, 1.35 (0.98-1.86; Ptrend=0.07) for CVD mortality, and 1.24 (1.08-1.41; Ptrend=0.002) for overall mortality. Compared to never smokers, current smokers at baseline had significantly higher risk of PCa mortality (HR=1.67; 1.15-2.44), CVD mortality (HR= 2.39; 1.46-3.91), and overall mortality (HR=2.08; 1.68-2.59). Further controlling for clinical stage and Gleason grade slightly attenuated the associations, but most, except smoking and PCa mortality, remained statistically significant. Elevated C-peptide levels were significantly associated with higher risk of fatal outcomes; the HRs for each increment in C-peptide were 1.18 (1.02-1.37; Ptrend=0.03) for PCa mortality and 1.12 (1.03-1.22; Ptrend=0.006) for total mortality, independent of BMI, smoking, clinical stage, and Gleason grade. After excluding current smokers, the associations of BMI and C-peptide became stronger for PCa mortality. Conclusions: This study in US physicians diagnosed with PCa showed that only a third of the deaths were due to PCa. Prediagnostic BMI, hyperinsulinemia, and smoking are significant and independent predictors for progression to fatal PCa and overall mortality among men with PCa. These findings underscore the importance of identifying and preventing these risk factors in men with PCa to reduce fatal outcomes. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 901.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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