The causal relevance of body mass index in different histological types of lung cancer: A Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Body mass index (BMI) is inversely associated with lung cancer risk in observational studies, even though it increases the risk of several other cancers, which could indicate confounding by tobacco smoking or reverse causality. We used the two-sample Mendelian randomization (MR) approach to circumvent these limitations of observational epidemiology by constructing a genetic instrument for BMI, based on results from the GIANT consortium, which was evaluated in relation to lung cancer risk using GWAS results on 16,572 lung cancer cases and 21,480 controls. Results were stratified by histological subtype, smoking status and sex. An increase of one standard deviation (SD) in BMI (4.65 Kg/m(2)) raised the risk for lung cancer overall (OR = 1.13; P = 0.10). This was driven by associations with squamous cell (SQ) carcinoma (OR = 1.45; P = 1.2 × 10(-3)) and small cell (SC) carcinoma (OR = 1.81; P = 0.01). An inverse trend was seen for adenocarcinoma (AD) (OR = 0.82; P = 0.06). In stratified analyses, a 1 SD increase in BMI was inversely associated with overall lung cancer in never smokers (OR = 0.50; P = 0.02). These results indicate that higher BMI may increase the risk of certain types of lung cancer, in particular SQ and SC carcinoma.
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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 | 0,026 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».