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Enregistrement W2140099044 · doi:10.1093/aje/kws270

Scaling of Weight for Height in Relation to Risk of Cancer at Different Sites in a Cohort of Canadian Women

2012· article· en· W2140099044 sur OpenAlexaffabout
Geoffrey C. Kabat, Moonseong Heo, Andrea Miller, Tomáš Rohan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortDemographyScalingMedicineCohort studyCancerRelation (database)Environmental healthGerontologyMathematicsInternal medicineSociologyGeometryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,311 · 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.

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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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