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Enregistrement W2154037729 · doi:10.1007/s10552-015-0654-9

The effects of height and BMI on prostate cancer incidence and mortality: a Mendelian randomization study in 20,848 cases and 20,214 controls from the PRACTICAL consortium

2015· article· en· W2154037729 sur OpenAlexafffund
Neil M Davies, Tom R. Gaunt, Sarah J. Lewis, Jeff M.P. Holly, Jenny Donovan, Freddie C. Hamdy, John P. Kemp, Rosalind A. Eeles, Doug Easton, Zsofia Kote‐Jarai, Ali Amin Al Olama, Sara Benlloch, Kenneth Muir, Graham G. Giles, Fredrik Wiklund, Henrik Grönberg, Christopher A. Haiman, Johanna Schleutker, Børge G. Nordestgaard, Ruth C. Travis, David E. Neal, Nora Pashayan, Kay‐Tee Khaw, Janet L. Stanford, William J. Blot, Stephen N. Thibodeau, Christiane Maier, Adam S. Kibel, Cezary Cybulski, Lisa Cannon‐Albright, Hermann Brenner, Jong Park, Radka Kaneva, Jyotsna Batra, Manuel R. Teixeira, Hardev Pandha, Mark Lathrop, George Davey Smith, Richard M. Martin

Notice bibliographique

RevueCancer Causes & Control · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustNational Cancer Research InstituteNational Institutes of HealthOvarian Cancer Research FundCancer Research InstituteRoyal Marsden NHS Foundation TrustMcGill UniversityEuropean CommissionBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésMendelian randomizationMedicineProstate cancerEpidemiologyInternal medicineOdds ratioObesityIncidence (geometry)Single-nucleotide polymorphismOncologyCancerDemographyGynecologyGeneticsGenotypeGenetic variantsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidemiological studies suggest a potential role for obesity and determinants of adult stature in prostate cancer risk and mortality, but the relationships described in the literature are complex. To address uncertainty over the causal nature of previous observational findings, we investigated associations of height- and adiposity-related genetic variants with prostate cancer risk and mortality. METHODS: We conducted a case-control study based on 20,848 prostate cancers and 20,214 controls of European ancestry from 22 studies in the PRACTICAL consortium. We constructed genetic risk scores that summed each man's number of height and BMI increasing alleles across multiple single nucleotide polymorphisms robustly associated with each phenotype from published genome-wide association studies. RESULTS: The genetic risk scores explained 6.31 and 1.46% of the variability in height and BMI, respectively. There was only weak evidence that genetic variants previously associated with increased BMI were associated with a lower prostate cancer risk (odds ratio per standard deviation increase in BMI genetic score 0.98; 95% CI 0.96, 1.00; p = 0.07). Genetic variants associated with increased height were not associated with prostate cancer incidence (OR 0.99; 95% CI 0.97, 1.01; p = 0.23), but were associated with an increase (OR 1.13; 95 % CI 1.08, 1.20) in prostate cancer mortality among low-grade disease (p heterogeneity, low vs. high grade <0.001). Genetic variants associated with increased BMI were associated with an increase (OR 1.08; 95 % CI 1.03, 1.14) in all-cause mortality among men with low-grade disease (p heterogeneity = 0.03). CONCLUSIONS: We found little evidence of a substantial effect of genetically elevated height or BMI on prostate cancer risk, suggesting that previously reported observational associations may reflect common environmental determinants of height or BMI and prostate cancer risk. Genetically elevated height and BMI were associated with increased mortality (prostate cancer-specific and all-cause, respectively) in men with low-grade disease, a potentially informative but novel finding that requires replication.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations100
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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