Interactions between Plasma Levels of 25-Hydroxyvitamin D, Insulin-Like Growth Factor (IGF)-1 and C-Peptide with Risk of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D status and levels of insulin-like growth factor (IGF)-1 and C-peptide have been implicated in colorectal carcinogenesis. However, in contrast to vitamin D IGF-1 is not an easily modifiable risk factor. METHODS: Combining data from the Health Professionals Follow up Study (HPFS) and the Nurses' Health Study cohort (NHS) additive and multiplicative interactions were examined between plasma 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) and IGF-1, IGFBP-3 as well as C-peptide levels in 499 cases and 992 matched controls. For the various analytes, being high or low was based on being either above (or equal) or below the medians, respectively. RESULTS: Compared to participants with high 25(OH)D and low IGF-1/IGFBP-3 ratio (reference group), participants with a high IGF-1/IGFBP-3 ratio were at elevated risk of colorectal cancer when 25(OH)D was low (odds ratio (OR): 2.05 (95% CI: 1.43 to 2.92), but not when 25(OH)D was high (OR:1.20 (95% CI: 0.84 to 1.71, p(interaction): additive =0.06, multiplicative =0.25). Similarly, compared to participants with high 25(OH)D and low molar IGF-1/IGFBP-3 ratio and low C-peptide levels (reference group), participants with a combination of either high IGF-1/IGFBP-3 ratio or high C-peptide were at elevated risk for colorectal cancer when 25(OH)D was low (OR =1.90, 95% CI: 1.22 to 2.94) but not when 25(OH)D was high (OR=1.15, 95% CI: 0.74 to 1.77, p(interaction): additive=0.004; multiplicative=0.04). CONCLUSION: The results from this study suggest that improving vitamin D status may help lower risk of colorectal cancer associated with higher IGF-1/IGFBP-3 ratio or C-peptide levels.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».