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Enregistrement W2581916828 · doi:10.1002/ijc.30618

Alcohol and lung cancer risk among never smokers: A pooled analysis from the international lung cancer consortium and the SYNERGY study

2017· article· en· W2581916828 sur OpenAlexafffund
Gordon Fehringer, Darren R. Brenner, Zuo‐Feng Zhang, Yuan‐Chin Amy Lee, Keitaro Matsuo, Hidemi Ito, Qing Lan, Paolo Vineis, Mattias Johansson, Kim Overvad, Elio Ríboli, Antonia Trichopoulou, Carlotta Sacerdote, Isabelle Stücker, Paolo Boffetta, Paul Brennan, David C. Christiani, Yun‐Chul Hong, Maria Teresa Landi, Hal Morgenstern, Ann G. Schwartz, Angela S. Wenzlaff, Gad Rennert, Curtis C. Harris, Susan Olivo‐Marston, Irene Orlow, Bernard J. Park, Marjorie G. Zauderer, Juan Miguel Barros-Dios, Alberto Ruano‐Raviña, Jack Siemiatycki, Anita Koushik, Philip Lazarus, Ana Fernández‐Somoano, Adonina Tardón, Loı̈c Le Marchand, Hermann Brenner, Kai‐Uwe Saum, Eric J. Duell, Angeline S. Andrew, Neonila Szeszenia‐Dąbrowska, Jolanta Lissowska, Давид Заридзе, Péter Rudnai, Eleonóra Fabiánová, Dana Mateș, Lenka Foretová, Vladimí­r Janout, Vladimír Bencko, Ivana Holcátová, Angela Cecilia Pesatori, Dario Consonni, Ann Olsson, Kurt Straíf

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlcohol Consumption and Health Effects
Établissements canadiensPublic Health OntarioAlberta Health ServicesSinai Health SystemUniversité de MontréalLunenfeld-Tanenbaum Research Institute
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteCanadian Cancer Society Research InstituteNational Institutes of HealthFundación para el Fomento en Asturias de la Investigación Científica Aplicada y la TecnologíaUniversidad de OviedoCanadian Cancer SocietyMinistry of Health, Labour and WelfareFederación Española de Enfermedades RarasMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyWorld Health OrganizationEuropean CommissionKræftens BekæmpelseNational Institute of Environmental Health SciencesMemorial Sloan-Kettering Cancer Center
Mots-clésLung cancerMedicinePooled analysisLungOncologyCancerInternal medicineEnvironmental healthMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not clear whether alcohol consumption is associated with lung cancer risk. The relationship is likely confounded by smoking, complicating the interpretation of previous studies. We examined the association of alcohol consumption and lung cancer risk in a large pooled international sample, minimizing potential confounding of tobacco consumption by restricting analyses to never smokers. Our study included 22 case-control and cohort studies with a total of 2548 never-smoking lung cancer patients and 9362 never-smoking controls from North America, Europe and Asia within the International Lung Cancer Consortium (ILCCO) and SYNERGY Consortium. Alcohol consumption was categorized into amounts consumed (grams per day) and also modelled as a continuous variable using restricted cubic splines for potential non-linearity. Analyses by histologic sub-type were included. Associations by type of alcohol consumed (wine, beer and liquor) were also investigated. Alcohol consumption was inversely associated with lung cancer risk with evidence most strongly supporting lower risk for light and moderate drinkers relative to non-drinkers (>0-4.9 g per day: OR = 0.80, 95% CI = 0.70-0.90; 5-9.9 g per day: OR = 0.82, 95% CI = 0.69-0.99; 10-19.9 g per day: OR = 0.79, 95% CI = 0.65-0.96). Inverse associations were found for consumption of wine and liquor, but not beer. The results indicate that alcohol consumption is inversely associated with lung cancer risk, particularly among subjects with low to moderate consumption levels, and among wine and liquor drinkers, but not beer drinkers. Although our results should have no relevant bias from the confounding effect of smoking we cannot preclude that confounding by other factors contributed to the observed associations. Confounding in relation to the non-drinker reference category may be of particular importance.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,380 · 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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