Case–Control Study of the Metabolic Syndrome and Metabolic Risk Factors for Endometrial Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome may predict endometrial cancer risk better than diabetes, hypertension, dyslipidemia, dysglycemia, or weight alone, but few studies have examined this issue. METHODS: We conducted a population-based case-control study in Alberta, Canada (2002-2006) that included 515 incident endometrial cancer cases and 962 frequency age-matched controls. Data were collected through in-person interviews, anthropometric measurements, and 8-hour fasting bloods drawn either pre- or postsurgery. Bloods were analyzed using quantitative colorimetric or absorbance-based assays (ELISA), specific to metabolic syndrome markers. Metabolic syndrome was defined using harmonized guidelines requiring presence of ≥ 3 of the following risk factors: waist circumference ≥ 88 cm, triglycerides ≥ 150 mg/dL, high-density lipoprotein cholesterol <50 mg/dL, treatment of previously diagnosed hypertension, and fasting blood glucose ≥ 100 mg/dL. OR and 95% CIs for endometrial cancer risk with presence of metabolic syndrome and individual metabolic syndrome components were estimated using logistic regression analysis. RESULTS: Metabolic syndrome was significantly more prevalent among cases (62%) than controls (38%). A statistically significant increased risk for endometrial cancer was observed for metabolic syndrome (OR = 1.53; 95% CI: 1.17-2.00), as well as for some of the individual components of metabolic syndrome including waist circumference ≥ 88 cm (OR = 1.57; 95% CI: 1.18-2.08), hypertension (OR = 1.57; 95% CI: 1.18-2.09), and fasting blood glucose ≥ 100 mg/dL (OR = 1.31; 95% CI: 1.03-1.67). Some evidence for effect modification by menopausal status and body mass index was also found. CONCLUSION: Metabolic syndrome is clearly associated with increased endometrial cancer risk. IMPACT: Targeting the entire metabolic syndrome may optimize endometrial cancer risk reduction.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».