Inflammatory Cytokines and Lung Cancer Risk in 3 Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
To further investigate the role of inflammation in lung carcinogenesis, we evaluated associations between proinflammatory cytokines and lung cancer risk. We conducted a case-control study nested within 3 prospective cohort studies-the Melbourne Collaborative Cohort Study (1990-1994), the Malmö Diet and Cancer Study (1991-1996), and the Northern Sweden Health and Disease Study (initiated in 1985)-involving 807 incident lung cancer cases and 807 smoking-matched controls. Conditional logistic regression models adjusting for serum cotinine concentrations were used to estimate odds ratios for lung cancer risk associated with concentrations of interleukin (IL)-1β, IL-2, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12, interferon γ, tumor necrosis factor α, and granulocyte-macrophage colony-stimulating factor. We observed a higher lung cancer risk for participants with elevated concentrations of IL-6 and IL-8. These associations seemed to be stronger among former smokers (for fourth quartile vs. first quartile, odds ratio (OR) = 2.70, 95% confidence interval (CI): 1.55, 4.70) and current smokers (OR = 1.99, 95% CI: 1.15, 3.44) for IL-6 and among former smokers (OR = 2.83, 95% CI: 1.18, 6.75) and current smokers (OR = 1.30, 95% CI: 0.69, 2.44) for IL-8. No notable associations were observed among never smokers. Risk associations with IL-6 and IL-8 were observed for blood samples taken close to diagnosis (<5 years) as well as more than 15 years postdiagnosis.
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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 | 0,017 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».