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Enregistrement W2147732842 · doi:10.1158/1055-9965.epi-15-0422

The Association between Glyceraldehyde-Derived Advanced Glycation End-Products and Colorectal Cancer Risk

2015· article· en· W2147732842 sur OpenAlexaff
So Yeon Kong, Masayoshi Takeuchi, Hideyuki Hyogo, Gail McKeown‐Eyssen, Sho‐ichi Yamagishi, Kazuaki Chayama, Peter J. O’Brien, Pietro Ferrari, Kim Overvad, Anja Olsen, Anne Tjønneland, Marie‐Christine Boutron‐Ruault, Nadia Bastide, Franck Carbonnel, Tilman Kühn, Rudolf Kaaks, Heiner Boeing, Krasimira Aleksandrova, Antonia Trichopoulou, Παγώνα Λάγιου, Effie Vasilopoulou, Giovanna Masala, Valeria Pala, Maria Santucci de Magistris, ­Rosario ­Tumino, Alessio Naccarati, H. Bas Bueno-de-Mesquita, Petra H. Peeters, Elisabete Weiderpass, J. Ramón Quirós, Paula Jakszyn, María‐José Sánchez, Miren Dorronsoro, Diana Gavrila, Eva Ardanáz, Martin Rutegård, Hanna Nyström, Nicholas J. Wareham, Kay‐Tee Khaw, Kathryn E. Bradbury, Isabelle Romieu, Heinz Freisling, Faidra Stavropoulou, Marc J. Gunter, Amanda J. Cross, Elio Ríboli, Mazda Jenab, W. Robert Bruce

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilInstitut Gustave-RoussyDeutsche KrebshilfeMutuelle Générale de l'Education NationaleAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroNordForskHellenic Health FoundationStavros Niarchos FoundationCancerfondenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleWorld Health OrganizationEuropean CommissionBundesministerium für Bildung und ForschungLigue Contre le CancerNational Institute for Health and Care ResearchJapan Society for the Promotion of ScienceCancer Research UKBritish Heart FoundationWellcome TrustDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésGlycationColorectal cancerGlyceraldehydeMedicineOncologyCancerInternal medicineAssociation (psychology)Cancer researchChemistryBiochemistryPsychologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A large proportion of colorectal cancers are thought to be associated with unhealthy dietary and lifestyle exposures, particularly energy excess, obesity, hyperinsulinemia, and hyperglycemia. It has been suggested that these processes stimulate the production of toxic reactive carbonyls from sugars such as glyceraldehyde. Glyceraldehyde contributes to the production of a group of compounds known as glyceraldehyde-derived advanced glycation end-products (glycer-AGEs), which may promote colorectal cancer through their proinflammatory and pro-oxidative properties. The objective of this study nested within a prospective cohort was to explore the association of circulating glycer-AGEs with risk of colorectal cancer. METHODS: A total of 1,055 colorectal cancer cases (colon n = 659; rectal n = 396) were matchced (1:1) to control subjects. Circulating glycer-AGEs were measured by a competitive ELISA. Multivariable conditional logistic regression models were used to calculate ORs and 95% confidence intervals (95% CI), adjusting for potential confounding factors, including smoking, alcohol, physical activity, body mass index, and diabetes status. RESULTS: Elevated glycer-AGEs levels were not associated with colorectal cancer risk (highest vs. lowest quartile, 1.10; 95% CI, 0.82-1.49). Subgroup analyses showed possible divergence by anatomical subsites (OR for colon cancer, 0.83; 95% CI, 0.57-1.22; OR for rectal cancer, 1.90; 95% CI, 1.14-3.19; Pheterogeneity = 0.14). CONCLUSIONS: In this prospective study, circulating glycer-AGEs were not associated with risk of colon cancer, but showed a positive association with the risk of rectal cancer. IMPACT: Further research is needed to clarify the role of toxic products of carbohydrate metabolism and energy excess in colorectal cancer development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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