A Prospective Study of C-Peptide, Insulin-like Growth Factor-I, Insulin-like Growth Factor Binding Protein-1, and the Risk of Colorectal Cancer in Women
Notice bibliographique
Résumé
Hyperinsulinemia, hyperglycemia, and elevated insulin-like growth factor (IGF)-1 levels have been implicated in the etiology of colorectal cancer. However, the joint effects of insulin and IGF-I have not been considered, and whether hyperinsulinemia or hyperglycemia is more etiologically relevant is unclear. IGF binding protein-1 (IGFBP-1) has been hypothesized to mediate the effects of insulin, but epidemiologic data on IGFBP-1 are sparse. We conducted a nested case-control study among the 32,826 women of the Nurses' Health Study who provided a blood sample in 1989 to 1990. After excluding diabetics, we confirmed 182 incident colorectal cancer cases over 10 years of follow-up and 350 controls. Cases were matched to two controls on year of birth, date of blood draw, and fasting status. C-peptide levels were weakly associated with risk of colon cancer [top quartile (Q4) versus bottom quartile (Q1): multivariable relative risk (MVRR), 1.76; 95% confidence interval (95% CI), 0.85-3.63]. Fasting IGFBP-1 was inversely associated with risk of colon cancer (MVRR, 0.28; 95% CI, 0.11-0.75). We observed no clear association between glycosylated hemoglobin and risk for colorectal cancer. The IGF-I to IGFBP-3 molar ratio was associated with colon cancer risk (MVRR, 2.82; 95% CI, 1.35-5.88), and women with low levels of both IGF-I/IGFBP-3 and C-peptide (or high IGFBP-1) were at low risk, and elevation of either was sufficient to increase risk. Although altering IGF-I levels may not be practical, the growing burden of obesity and consequently hyperinsulinemia, which seems increasingly important for colon cancer, may be a target for effective prevention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».