Mendelian randomization study of height and risk of colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For men and women, taller height is associated with increased risk of all cancers combined. For colorectal cancer (CRC), it is unclear whether the differential association of height by sex is real or is due to confounding or bias inherent in observational studies. We performed a Mendelian randomization study to examine the association between height and CRC risk. METHODS: To minimize confounding and bias, we derived a weighted genetic risk score predicting height (using 696 genetic variants associated with height) in 10,226 CRC cases and 10,286 controls. Logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) for associations between height, genetically predicted height and CRC. RESULTS: Using conventional methods, increased height (per 10-cm increment) was associated with increased CRC risk (OR = 1.08, 95% CI = 1.02-1.15). In sex-specific analyses, height was associated with CRC risk for women (OR = 1.15, 95% CI = 1.05-1.26), but not men (OR = 0.98, 95% CI = 0.92-1.05). Consistent with these results, carrying greater numbers of (weighted) height-increasing alleles (per 1-unit increase) was associated with higher CRC risk for women and men combined (OR = 1.07, 95% CI = 1.01-1.14) and for women (OR = 1.09, 95% CI = .01-1.19). There was weaker evidence of an association for men (OR = 1.05, 95% CI = 0.96-1.15). CONCLUSION: We provide evidence for a causal association between height and CRC for women. The CRC-height association for men remains unclear and warrants further investigation in other large studies.
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 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 | 0,020 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».