MC1R gene variants and non-melanoma skin cancer: a pooled-analysis from the M-SKIP project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The melanocortin-1-receptor (MC1R) gene regulates human pigmentation and is highly polymorphic in populations of European origins. The aims of this study were to evaluate the association between MC1R variants and the risk of non-melanoma skin cancer (NMSC), and to investigate whether risk estimates differed by phenotypic characteristics. METHODS: Data on 3527 NMSC cases and 9391 controls were gathered through the M-SKIP Project, an international pooled-analysis on MC1R, skin cancer and phenotypic characteristics. We calculated summary odds ratios (SOR) with random-effect models, and performed stratified analyses. RESULTS: Subjects carrying at least one MC1R variant had an increased risk of NMSC overall, basal cell carcinoma (BCC) and squamous cell carcinoma (SCC): SOR (95%CI) were 1.48 (1.24-1.76), 1.39 (1.15-1.69) and 1.61 (1.35-1.91), respectively. All of the investigated variants showed positive associations with NMSC, with consistent significant results obtained for V60L, D84E, V92M, R151C, R160W, R163Q and D294H: SOR (95%CI) ranged from 1.42 (1.19-1.70) for V60L to 2.66 (1.06-6.65) for D84E variant. In stratified analysis, there was no consistent pattern of association between MC1R and NMSC by skin type, but we consistently observed higher SORs for subjects without red hair. CONCLUSIONS: Our pooled-analysis highlighted a role of MC1R variants in NMSC development and suggested an effect modification by red hair colour phenotype.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».