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Enregistrement W2298141847 · doi:10.1002/cam4.695

Blood lipids and prostate cancer: a Mendelian randomization analysis

2016· article· en· W2298141847 sur OpenAlexafffund
Caroline J. Bull, Carolina Bonilla, Jeff M.P. Holly, Claire M. Perks, Neil M Davies, Philip Haycock, Oriana Hoi Yun Yu, J. Brent Richards, Rosalind A. Eeles, Doug Easton, Zsofia Kote‐Jarai, Ali Amin Al Olama, Sara Benlloch, Kenneth Muir, Graham G. Giles, Robert J. MacInnis, 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, Agnieszka Micheal, Hardev Pandha, George Davey Smith, Sarah J. Lewis, Richard M. Martin

Notice bibliographique

RevueCancer Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteSeventh Framework ProgrammeUniversity of BristolWellcomeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchNational Institutes of HealthCancer Research UKUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustEuropean CommissionRoyal Marsden NHS Foundation TrustWellcome TrustInstitute of Cancer ResearchMedical Research Council
Mots-clésMendelian randomizationProstate cancerOdds ratioMedicineSingle-nucleotide polymorphismInternal medicineProstateOncologyCancerSNPLogistic regressionAlleleEndocrinologyGenotypeBiologyGeneticsGenetic variantsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic risk scores were used as unconfounded instruments for specific lipid traits (Mendelian randomization) to assess whether circulating lipids causally influence prostate cancer risk. Data from 22,249 prostate cancer cases and 22,133 controls from 22 studies within the international PRACTICAL consortium were analyzed. Allele scores based on single nucleotide polymorphisms (SNPs) previously reported to be uniquely associated with each of low-density lipoprotein (LDL), high-density lipoprotein (HDL), and triglyceride (TG) levels, were first validated in an independent dataset, and then entered into logistic regression models to estimate the presence (and direction) of any causal effect of each lipid trait on prostate cancer risk. There was weak evidence for an association between the LDL genetic score and cancer grade: the odds ratio (OR) per genetically instrumented standard deviation (SD) in LDL, comparing high- (≥7 Gleason score) versus low-grade (<7 Gleason score) cancers was 1.50 (95% CI: 0.92, 2.46; P = 0.11). A genetically instrumented SD increase in TGs was weakly associated with stage: the OR for advanced versus localized cancer per unit increase in genetic risk score was 1.68 (95% CI: 0.95, 3.00; P = 0.08). The rs12916-T variant in 3-hydroxy-3-methylglutaryl-CoA reductase (HMGCR) was inversely associated with prostate cancer (OR: 0.97; 95% CI: 0.94, 1.00; P = 0.03). In conclusion, circulating lipids, instrumented by our genetic risk scores, did not appear to alter prostate cancer risk. We found weak evidence that higher LDL and TG levels increase aggressive prostate cancer risk, and that a variant in HMGCR (that mimics the LDL lowering effect of statin drugs) reduces risk. However, inferences are limited by sample size and evidence of pleiotropy.

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)0,058
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0580,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations83
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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