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Enregistrement W2155955426 · doi:10.1136/gut.2010.225011

Blood lipid and lipoprotein concentrations and colorectal cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

2011· article· en· W2155955426 sur OpenAlexaff
Fränzel J.B. van Duijnhoven, H. Bas Bueno‐de‐Mesquita, Miriam Calligaro, Mazda Jenab, Tobias Pischon, Eugène Jansen, J. Frohlich, Amir F. Ayyobi, Kim Overvad, Anne Pernille Toft‐Petersen, Anne Tjønneland, Louise Hansen, Marie‐Christine Boutron‐Ruault, F. Clavel-Chapelon, Vanessa Cottet, Domenico Palli, Giovanna Tagliabue, Salvatore Panico, ­Rosario ­Tumino, P. Vineis, R. Kaaks, Birgit Teucher, H. Boeing, Dagmar Drogan, Antonia Trichopoulou, P. Lagiou, Vardis Dilis, P H M Peeters, Peter D. Siersema, L. Rodríguez, Carlos A. González, Esther Molina‐Montes, M. Dorronsoro, M.-J. Tormo, Aurelio Barricarte, Richard Palmqvist, G. Hallmans, Kay‐Tee Khaw, Konstantinos K. Tsilidis, Francesca L. Crowe, Véronique Chajès, Veronika Fedirko, Sabina Rinaldi, T. Norat, Elio Ríboli

Notice bibliographique

RevueGut · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWorld Cancer Research FundStavros Niarchos FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungHellenic Health FoundationEuropean CommissionDeutsche KrebshilfeCancer Research UK
Mots-clésEuropean Prospective Investigation into Cancer and NutritionMedicineColorectal cancerInternal medicineProspective cohort studyMetabolic syndromeApolipoprotein BCohortCohort studyCancerIncidence (geometry)CholesterolEndocrinologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the association between serum concentrations of total cholesterol, high density lipoprotein cholesterol (HDL), low density lipoprotein cholesterol, triglycerides, apolipoprotein A-I (apoA), apolipoprotein B and the incidence of colorectal cancer (CRC). DESIGN: Nested case-control study. SETTING: The study was conducted within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), a cohort of more than 520,000 participants from 10 western European countries. PARTICIPANTS: 1238 cases of incident CRC, which developed after enrolment into the cohort, were matched with 1238 controls for age, sex, centre, follow-up time, time of blood collection and fasting status. MAIN OUTCOME MEASURES: Serum concentrations were quantitatively determined by colorimetric and turbidimetric methods. Dietary and lifestyle data were obtained from questionnaires. Conditional logistic regression models were used to estimate incidence rate ratios (RRs) and 95% CIs which were adjusted for height, weight, smoking habits, physical activity, education, consumption of fruit, vegetables, meat, fish, alcohol, fibre and energy. RESULTS: After adjustments, the concentrations of HDL and apoA were inversely associated with the risk of colon cancer (RR for 1 SD increase of 16.6 mg/dl in HDL and 32.0 mg/dl in apoA of 0.78 (95% CI 0.68 to 0.89) and 0.82 (95% CI 0.72 to 0.94), respectively). No association was observed with the risk of rectal cancer. Additional adjustment for biomarkers of systemic inflammation, insulin resistance and oxidative stress or exclusion of the first 2 years of follow-up did not influence the association between HDL and risk of colon cancer. CONCLUSIONS: These findings show that high concentrations of serum HDL are associated with a decreased risk of colon cancer. The mechanism behind this association needs further elucidation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations232
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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