Scaling of Weight for Height in Relation to Risk of Cancer at Different Sites in a Cohort of Canadian Women
Notice bibliographique
Résumé
Many studies have examined the associations of body mass index (weight (kg)/height (m)(2)) with risk of various cancers. However, optimal scaling of weight for height may depend on the population studied. The authors used data from a large cohort study of women (Canadian National Breast Cancer Screening Study, 1980-2000; n = 89,835) to examine how the scaling of weight for height (W/H(x)) influenced the association with risk of 19 different cancers. Cox proportional hazards models were used to estimate the hazard ratio for each cancer site with W/H(x), with x increasing from 0 to 3.0 by increments of 0.1. The correlation between weight and W/H(x) decreased monotonically with increasing x, whereas W/H(x) was minimally correlated with height when x = 1.4. W/H(x) showed significant positive associations with postmenopausal breast cancer, endometrial cancer, kidney cancer, and lung cancer in never smokers. W/H(x) was inversely associated with lung cancer in ever smokers. The value of x for which W/H(x) produced the largest statistically significant hazard ratio ranged from 0.8 (endometrial cancer) to 1.7 (postmenopausal breast cancer). For lung cancer in ever smokers, the inverse association was statistically significant for all values of x. These findings suggest that the scaling of weight for height may vary depending on the cancer site and that optimal scaling may be considerably different from W/H(2) or, alternatively, that a range of scaling should be considered when examining the association of body weight with risk of disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».