Risk Factors for Colorectal Cancer in Relation to Number and Size of Aberrant Crypt Foci in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Several characteristics of aberrant crypt foci (ACF) suggest that they are precursors of colorectal cancer, but the factors that promote or inhibit their growth are largely unknown. We conducted a pilot study to explore whether factors associated with risk of colorectal cancer are also associated with number or size of rectal ACF. Thirty-two U.S. veterans, ages 50 to 80 years, were recruited to undergo magnifying chromoendoscopy for imaging of rectal ACF and colonoscopy for identification of polyps or cancer. Participants completed a questionnaire on cigarette smoking, use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs), and family history of colorectal cancer. Fisher's exact test was used to assess the statistical significance of associations between colorectal cancer risk factors and characteristics of ACF. Cochran-Mantel-Haenszel statistics and polytomous regression were used to test the significance of associations adjusted for age. Participants with a history of adenoma had more ACF than those without (age-adjusted P = 0.02), but the numbers in the two groups overlapped markedly. Older participants had more (P = 0.06) and larger (P = 0.009) ACF than younger participants. No associations were identified between either ACF number or size and cigarette smoking, use of NSAIDs, or family history of colorectal cancer. These findings suggest that persons with adenomas have somewhat more rectal ACF than persons without, and that older age is a risk factor for ACF growth. Future research should be directed toward developing techniques to identify ACF that are likely to progress to cancer and the modifiable factors that promote or inhibit such progression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».