Physical activity and renal cell carcinoma among black and white Americans: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Renal cell carcinoma (RCC) has a higher incidence in blacks than in whites. Physical activity may influence the risk of renal cell cancer, but the evidence is inconsistent. No previous study has investigated this relationship in the black population. METHODS: We examined the association between self-reported physical activity at different ages and risk of RCC in a population based case-control study of 1217 cases (361 black, 856 white) and 1235 controls (523 black, 712 white) frequency-matched on age, race, and gender. Multivariate-adjusted odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated using unconditional logistic regression. RESULTS: Among whites, increased risks of RCC were observed among participants reporting low levels of transportation-related activity in their 20's (OR <1 hr/wk vs >7 hr/wk (95% CI): 1.42 (1.10, 1.83)) and leisure time activity in their 50's (OR <1 hr/wk vs >7 hr/wk (95% CI): 1.49 (1.00, 2.20)). We found no association between physical activity and RCC risk among blacks. CONCLUSION: Our results suggest that physical activity may be inversely associated with RCC risk in whites, but there was no evidence of such an association in blacks. As this is the first study evaluating the effect of physical activity on RCC risk among blacks, further investigations are needed to clarify the relationship in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».