Alcohol Consumption and the Risk of Colorectal Cancer for Mismatch Repair Gene Mutation Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: People with germline mutation in one of the DNA mismatch repair (MMR) genes have increased colorectal cancer risk. For these high-risk people, study findings of the relationship between alcohol consumption and colorectal cancer risk have been inconclusive. Methods: 1,925 MMR gene mutations carriers recruited into the Colon Cancer Family Registry who had completed a questionnaire on lifestyle factors were included. Weighted Cox proportional hazard regression models were used to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association between alcohol consumption and colorectal cancer. Results: Colorectal cancer was diagnosed in 769 carriers (40%) at a mean (SD) age of 42.6 (10.3) years. Compared with abstention, ethanol consumption from any alcoholic beverage up to 14 g/day and >28 g/day was associated with increased colorectal cancer risk (HR, 1.50; 95% CI, 1.09–2.07 and 1.69; 95% CI, 1.07–2.65, respectively; Ptrend = 0.05), and colon cancer risk (HR, 1.78; 95% CI, 1.27–2.49 and 1.94; 95% CI, 1.19–3.18, respectively; Ptrend = 0.02). However, there was no clear evidence for an association with rectal cancer risk. Also, there was no evidence for associations between consumption of individual alcoholic beverage types (beer, wine, spirits) and colorectal, colon, or rectal cancer risk. Conclusions: Our data suggest that alcohol consumption, particularly more than 28 g/day of ethanol (∼2 standard drinks of alcohol in the United States), is associated with increased colorectal cancer risk for MMR gene mutation carriers. Impact: Although these data suggested that alcohol consumption in MMR carriers was associated with increased colorectal cancer risk, there was no evidence of a dose-response, and not all types of alcohol consumption were associated with increased risk. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(3); 366–75. ©2016 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».