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Enregistrement W2115899860 · doi:10.1038/bjc.2014.6

Influence of pre-diagnostic cigarette smoking on colorectal cancer survival: overall and by tumour molecular phenotype

2014· article· en· W2115899860 sur OpenAlexafffundabout
Yun Zhu, Shufang Yang, Peter Wang, Sevtap Savas, Tyler Wish, Jiajun Zhao, R Green, Michael O. Woods, Zhonghao Sun, Barbara Roebothan, Josh Squires, S.K. Buehler, Elizabeth Dicks, Jing Zhao, Patrick S. Parfrey, Peter T. Campbell

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox FoundationNewfoundland and Labrador Centre for Applied Health ResearchBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésMedicineMicrosatellite instabilityHazard ratioInternal medicineColorectal cancerProportional hazards modelConfidence intervalCohortCancerOncologyGastroenterologyMicrosatelliteAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking is a risk factor for incident colorectal cancer (CRC); however, it is unclear about its influence on survival after CRC diagnosis. METHODS: A cohort of 706 CRC patients diagnosed from 1999 to 2003 in Newfoundland and Labrador, Canada, was followed for mortality and recurrence until April 2010. Smoking and other relevant data were collected by questionnaire after cancer diagnosis, using a referent period of '2 years before diagnosis' to capture pre-diagnosis information. Molecular analyses of microsatellite instability (MSI) status and BRAF V600E mutation status were performed in tumour tissue using standard techniques. Multivariate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated with Cox proportional hazards regression, controlling for major prognostic factors. RESULTS: Compared with never smokers, all-cause mortality (overall survival, OS) was higher for current (HR: 1.78; 95% CI: 1.04-3.06), but not for former (HR: 1.06; 95% CI: 0.71-1.59) smokers. The associations of cigarette smoking with the study outcomes were higher among patients with ≥40 pack-years of smoking (OS: HR: 1.72; 95% CI: 1.03-2.85; disease-free survival (DFS: HR: 1.99; 95% CI: 1.25-3.19), those who smoked ≥30 cigarettes per day (DFS: HR: 1.80; 95% CI: 1.22-2.67), and those with microsatellite stable (MSS) or MSI-low tumours (OS: HR: 1.38; 95% CI: 1.04-1.82 and DFS: HR: 1.32; 95% CI: 1.01-1.72). Potential heterogeneity was noted for sex (DFS HR: 1.68 for men and 1.01 for women: P for heterogeneity=0.04), and age at diagnosis (OS: HR: 1.11 for patients aged <60 and 1.69 for patients aged ≥60: P for heterogeneity=0.03). CONCLUSIONS: Pre-diagnosis cigarette smoking is associated with worsened prognosis among patients with CRC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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