Serum C-peptide, Total and High Molecular Weight Adiponectin, and Pancreatic Cancer: Do Associations Differ by Smoking?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Studies examining associations between circulating concentrations of C-peptide and total adiponectin, two biomarkers related to obesity and insulin secretion and sensitivity and pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) risk have shown inconsistent results and included limited numbers of smokers. Methods: We examined associations of these biomarkers and high molecular weight (HMW) adiponectin with PDA, overall, and by smoking status. We conducted a pooled nested case–control analysis in 3 cohorts (Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Trial, Alpha-Tocopherol, Beta-Carotene Cancer Prevention Study, and Cancer Prevention Study-II), with 758 cases (435 current smokers) and 1,052 controls (531 smokers) matched by cohort, age, sex, race, blood draw date and follow-up time. We used conditional logistic regression adjusted for age, smoking, diabetes, and body mass index to calculate ORs and 95% confidence intervals (CI). Results: Circulating C-peptide concentration was not associated with PDA in never or former smokers, but was inversely associated with PDA in current smokers (per SD OR = 0.67; 95% CI, 0.54–0.84; Pinteraction = 0.005). HMW adiponectin was inversely associated with PDA in never smokers (OR = 0.43; 95% CI, 0.23–0.81), not associated in former smokers, and positively associated in smokers (OR = 1.23; 95% CI, 1.04–1.45; Pinteraction = 0.009). Total adiponectin was not associated with PDA in nonsmokers or current smokers. Conclusions: Associations of biomarkers of insulin secretion and sensitivity with PDA differ by smoking status. Smoking-induced pancreatic damage may explain the associations in smokers while mechanisms related to insulin resistance associations in nonsmokers. Impact: Future studies of these biomarkers and PDA should examine results by smoking status. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(6); 914–22. ©2017 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».