Obesity, Adipokines, and Prostate Cancer in a Prospective Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this investigation was to examine the association of obesity and the adipokines leptin, adiponectin, and interleukin-6 (IL-6) with prostate cancer risk and aggressiveness. METHODS: One hundred twenty-five incident prostate cancer cases and 125 age-matched controls were sampled from among participants in the original San Antonio Center for Biomarkers of Risk of Prostate Cancer cohort study. The odds ratios (OR) of prostate cancer and high-grade disease (Gleason sum >7) associated with the WHO categories of body mass index (kg/m(2)) and with tertiles of serum concentrations of adiponectin, leptin, and IL-6 were estimated using multivariable conditional logistic regression models. RESULTS: Body mass index was not associated with either incident prostate cancer [obese versus normal; OR, 0.75; 95% confidence interval (95% CI), 0.38-1.48; P(trend) = 0.27] or high-grade versus low-grade disease (OR, 1.17; 95% CI, 0.39-3.52; P(trend) = 0.62). Moreover, none of the three adipokines was statistically significant associated with prostate cancer risk or high-grade disease, respectively: leptin (highest versus lowest tertile; OR, 0.77; 95% CI, 0.28-1.37; P(trend) = 0.57; OR, 1.20; 95% CI, 0.48-3.01; P(trend) = 0.85); adiponectin (OR, 0.87; 95% CI, 0.46-1.65; P(trend) = 0.24; OR, 1.93; 95% CI, 0.74-5.10; P(trend) = 0.85); IL-6 (OR, 0.84; 95% CI, 0.46-1.53; P(trend) = 0.98; OR, 0.84; 95% CI, 0.30-2.33; P(trend) = 0.17). CONCLUSIONS: Findings from this nested case-control study of men routinely screened for prostate cancer and who had a high prevalence of overweight and obesity do not provide evidence to support that prediagnostic obesity or factors elaborated by fat cells strongly influence prostate cancer risk or aggressiveness. However, due to the small sample population, a small or modest effect of obesity and adipokines on these outcomes cannot be excluded.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».