Risk Factors for Early-Onset and Very-Early-Onset Pancreatic Adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While pancreatic cancer (PC) most often affects older adults, to date, there has been no comprehensive assessment of risk factors among PC patients younger than 60 years. METHODS: We defined early-onset PC (EOPC) and very-early-onset PC (VEOPC) as diagnosis of PC in patients younger than 60 and 45 years, respectively. We pooled data from 8 case-control studies, including 1954 patients with EOPC and 3278 age- and sex-matched control subjects. Logistic regression analysis was performed to identify associations with EOPC and VEOPC. RESULTS: Family history of PC, diabetes mellitus, smoking, obesity, and pancreatitis were associated with EOPC. Alcohol use equal to or greater than 26 g daily also was associated with increased risk of EOPC (odds ratio, 1.49; 95% confidence interval, 1.21-1.84), and there appeared to be a dose- and age-dependent effect of alcohol on risk. The point estimate for risk of VEOPC was an odds ratio of 2.18 (95% confidence interval, 1.17-4.09). CONCLUSIONS: The established risk factors for PC, including smoking, diabetes, family history of PC, and obesity, also apply to EOPC. Alcohol intake appeared to have an age-dependent effect; the strongest association was with VEOPC.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».