Modification of the Association Between Obesity and Lethal Prostate Cancer by TMPRSS2:ERG
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: TMPRSS2:ERG is a hormonally regulated gene fusion present in about half of prostate tumors. We investigated whether obesity, which deregulates several hormonal pathways, interacts with TMPRSS2:ERG to impact prostate cancer outcomes. METHODS: The study included 1243 participants in the prospective Physicians' Health Study and Health Professionals Follow-Up Study diagnosed with prostate cancer between 1982 and 2005. ERG overexpression (a TMPRSS2:ERG marker) was assessed by immunohistochemistry of tumor tissue from radical prostatectomy or transurethral resection of the prostate. Body mass index (BMI) and waist circumference, measured on average 1.3 years and 5.3 years before diagnosis, respectively, were available from questionnaires. Data on BMI at baseline was also available. We used Cox regression to calculate hazard ratios and 95% confidence intervals (CIs). All statistical tests were two-sided. RESULTS: During a mean follow-up of 12.8 years, 119 men developed lethal disease (distant metastases or prostate cancer death). Among men with ERG-positive tumors, the multivariable hazard ratio for lethal prostate cancer was 1.48 (95% CI = 0.98 to 2.23) per 5-unit increase in BMI before diagnosis, 2.51 (95% CI = 1.26 to 4.99) per 8-inch increase in waist circumference before diagnosis, and 2.22 (95% CI = 1.35 to 3.63) per 5-unit increase in BMI at baseline. The corresponding hazard ratios among men with ERG-negative tumors were 1.10 (95% CI = 0.76 to1.59; P interaction = .24), 1.14 (95% CI = 0.62 to 2.10; P interaction = .09), and 0.78 (95% CI = 0.52 to 1.19; P interaction = .001). CONCLUSIONS: These results suggest that obesity is linked with poorer prostate cancer prognosis primarily in men with tumors harboring the gene fusion TMPRSS2:ERG.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».