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Enregistrement W2124291017 · doi:10.1186/1617-9625-1-2-157

Analysis of circulating insulin-like growth factor-1 (IGF-1) and IGF binding protein-3 (IGFBP-3) in tobacco smokers and non-smokers

2003· article· en· W2124291017 sur OpenAlexaff
RM Palmer, R.F. Wilson, PY Coward, David A. Scott

Notice bibliographique

RevueTobacco Induced Diseases · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin-like growth factorInsulin-like growth factor-binding proteinGrowth factorMedicineInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: IGF-1 and the major serum IGF-1 binding protein, IGFBP-3, are under extensive investigation as potential prognostic markers of specific malignancies and vascular diseases. However, there is conflicting evidence that tobacco smoking may influence systemic concentrations of IGF-1 and IGFBP-3. SUBJECTS AND METHODS: Serum concentrations of IGF-1 and IGFBP-3 were measured in 20 smokers and 20 non-smokers, matched for age and gender. Serum concentrations of cotinine, the major metabolite of nicotine, and ICAM-1, known to exhibit a dose-dependent relationship with cotinine, were also assayed. RESULTS: There was no difference between the systemic concentrations of IGF-1 or IGFBP-3 found in smokers and non-smokers (IGF-1: mean [s.d]; 104 29 vs 101 24 ng ml-1, respectively; and IGFBP-3: 2562 [522] vs 2447 [570] ng ml-1, respectively). Similarly, there was no correlation between serum cotinine and IGF-1 or IGFBP-3 concentrations in smokers. Soluble ICAM-1 concentrations were significantly increased in smokers, compared to non-smokers (mean [s.d]; 258 [60] vs 194 [50] ng ml-1, respectively; p = 0.002). CONCLUSION: There was no relationship noted between tobacco smoking and either IGF-1 or IGFBP-3. These data suggest that smoking would not appear to be a major confounder of the reported clinical associations between IGF-1, IGFBP-3, or IGF-1/IGFBP-3 ratios and specific disease entities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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