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Enregistrement W2584054735 · doi:10.1158/1538-7445.crc16-pr06

Abstract PR06: Interactions between nonsteroidal anti-inflammatory drugs and other risk factors on colorectal cancer risk

2017· article· en· W2584054735 sur OpenAlexaff
Xiaoliang Wang, Andrew T. Chan, Martha L. Slattery, Jenny Claude, John D. Potter, Steven Gallinger, Caan Bette, Johanna W. Lampe, Polly A. Newcomb, Niha Zubair, Li Hsu, Robert E. Schoen, Hermann Brenner, Loı̈c Le Marchand, Ulrike Peters, Emily White

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAspirinMedicineColorectal cancerInternal medicineBody mass indexCancerFamily historyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Long-term use of aspirin and other nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) has been shown to be protective against colorectal cancer (CRC). While aspirin is recommended to prevent cardiovascular disease and colorectal cancer in certain subgroups, a broad recommendation is not in place due to concerns about side effects. Evidence from clinical trials among patients with colorectal adenomas suggested stronger effect of aspirin among non-smokers, compared to current smokers; but the effect has not been evaluated for CRC risk. Methods: Using 11,894 cases and 15,999 controls from the Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer Consortium (GECCO) and the Colon Cancer Family Registry (CCFR), we performed multivariate logistic regression models to test for the interaction between regular use of NSAIDs (aspirin and non-aspirin NSAIDs) and other CRC risk factors on CRC risk, including age, sex, body mass index (BMI), physical activity, smoking, alcohol consumption, screening, family history of CRC, hormone replacement therapy (HRT) use, as well as intake of fruit, vegetables, red meat, processed meat, dietary fiber, total calcium and total folate. Fixed-effects meta-analyses with inverse variance weighting were used to summarize the estimates from interactions and stratified analyses across studies for each risk factor. A p-value <0.05 was considered statistically significant. Results: Regular use of any NSAID, aspirin, or non-aspirin NSAIDs was statistically significantly associated with a lower risk of CRC across almost all subgroups stratified by sex, body mass index (BMI), smoking, alcohol intake, physical activity and dietary factors. The association between aspirin and CRC risk statistically significantly differed by smoking status after adjusting for other risk factors (p-interaction=0.048). Regular aspirin use was associated with a 25% lower risk of CRC among non-smokers (OR=0.75; 95% CI: 0.64, 0.87), while it was associated with 19% and 16% lower risk of CRC among smokers of lower pack-years (OR=0.81; 95% CI: 0.70, 0.94) and higher pack-years (OR=0.84; 95% CI: 0.73, 0.97), respectively. There was a suggestive interaction between regular use of aspirin and BMI (p-interaction=0.081), where the effect of regular use of aspirin on CRC risk was stronger among individuals with normal BMI (OR=0.77; 95% CI: 0.65, 0.92) and overweight (OR=0.77; 95% CI: 0.66, 0.90), and non-significant among the obese (OR=0.93; 95% CI: 0.80, 1.08). Similarly, the association between any NSAID use and CRC risk was suggested to differ by BMI (p-interaction=0.075). No interaction between non-aspirin NSAIDs and other risk factors of CRC was observed. Conclusions: Our results suggest that the association between regular use of aspirin, but not other NSAIDs, and CRC risk may be modified by smoking status and BMI. The beneficial effect of aspirin on CRC risk appears to be diminished among those with greater CRC risk due to obesity and heavy smoking. The observed effect modifications were borderline significant and did not account for multiple comparisons. This abstract is also being presented as Poster A33. Citation Format: Xiaoliang Wang, Andrew T. Chan, Martha L. Slattery, Jenny Chang Claude, John D. Potter, Steven Gallinger, Caan Bette, Johanna W. Lampe, Polly A. Newcomb, Niha Zubair, Li Hsu, Robert E. Schoen, Hermann Brenner, Loic Le Marchand, Ulrike Peters, Emily White. Interactions between nonsteroidal anti-inflammatory drugs and other risk factors on colorectal cancer risk. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Colorectal Cancer: From Initiation to Outcomes; 2016 Sep 17-20; Tampa, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(3 Suppl):Abstract nr PR06.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,028
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,341 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2017
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