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Enregistrement W2521615818 · doi:10.1158/1940-6215.prev-13-a35

Abstract A35: Associations between time spent sitting and cancer-related biomarkers: An exploration of effect modifiers

2013· article· en· W2521615818 sur OpenAlexaff
Su Yon Jung, Raheem J. Paxton, Jennifer Hays, Electra D. Paskett, Stephen D. Hursting, Jenifer I. Fenton, Michaël Pollak, Mara Z. Vitolins, Shine Chang

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSittingMedicineQuartileCancerObservational studyBreast cancerInternal medicinePhysical therapyOncologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Despite convincing evidence that prolonged periods of sitting may influence critical biological mediators of cancer development, few studies assessed the relationship between time spent sitting and cancer-related biomarkers. Methods: This cross-sectional study included 825 postmenopausal women who were enrolled in an ancillary study of the Women's Health Initiative Observational Study between February 1995 and July 1998. Plasma levels of biomarkers were measured at the third annual visit. The time spent sitting per day was categorized as quartiles (Qs) and analysis of covariance was used to assess the relationships between sedentary time and cancer biomarkers. Results: No clear linear patterns were observed between the time spent sitting and levels of biomarkers; however, these relationships were modified by race, physical activity level, and exogenous estrogen use. Insulin-like growth factor-I (IGF-I) levels among black women were higher than those of white women across the Qs of time spent sitting. Likewise, IL-6 levels in black women were higher than those in white women at Q3 and Q4 of sedentary time. IGF binding protein-3 levels were higher and insulin levels were lower among women meeting guidelines for physical activity than women who were not across the Qs of sedentary time. Additionally, C-reactive protein levels were higher among estrogen users than nonusers at Q1, Q2, and Q4 of sedentary time. Conclusions: Few meaningful associations were observed between the time spent sitting and the cancer-related biomarkers. More research is needed to characterize the relationship between time spent sitting and cancer-related biomarkers in the context of pertinent effect modifiers. Citation Format: Su Yon Jung, Raheem J. Paxton, Jennifer Hays-Grudo, Electra Paskett, Stephen D. Hursting, Jenifer Fenton, Michael Pollak, Mara Vitolins, Shine Chang. Associations between time spent sitting and cancer-related biomarkers: An exploration of effect modifiers. [abstract]. In: Proceedings of the Twelfth Annual AACR International Conference on Frontiers in Cancer Prevention Research; 2013 Oct 27-30; National Harbor, MD. Philadelphia (PA): AACR; Can Prev Res 2013;6(11 Suppl): Abstract nr A35.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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