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Enregistrement W2615682460 · doi:10.1002/ijc.30709

Mendelian randomisation implicates hyperlipidaemia as a risk factor for colorectal cancer

2017· article· en· W2615682460 sur OpenAlexaff
Henry Rodriguez‐Broadbent, Philip Law, Amit Sud, Kimmo Palin, Sari Tuupanen, Alexandra E. Gylfe, Ulrika A. Hänninen, Tatiana Cajuso, Tomas Tanskanen, Johanna Kondelin, Eevi Kaasinen, Antti‐Pekka Sarin, Samuli Ripatti, Johan G. Eriksson, Harri Rissanen, Paul Knekt, ­Eero Pukkala, Pekka Jousilahti, Veikko Salomaa, Aarno Palotie, Laura Renkonen‐Sinisalo, Anna Lepistö, Jan Böhm, Jukka‐Pekka Mecklin, Nada Al Tassan, Claire Palles, Lynn Martin, Ella Barclay, Susan M. Farrington, Maria Timofeeva, Brian F. Meyer, Salma M. Wakil, Harry Campbell, Christopher G. Smith, Shelley Idziaszczyk, Tim Maughan, Richard Kaplan, Rachel Kerr, David Kerr, Michael N. Passarelli, Jane C. Figueiredo, Daniel D. Buchanan, Aung Ko Win, John L. Hopper, Mark A. Jenkins, Noralane M. Lindor, Polly A. Newcomb, Steven Gallinger, David V. Conti, Fredrick R. Schumacher, Graham Casey, Lauri A. Aaltonen, Jeremy P. Cheadle, Ian Tomlinson, Malcolm G. Dunlop, Richard S. Houlston

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesFP7 HealthNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismEuropean Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthKuopion Yliopistollinen SairaalaNordForskChina Scholarship CouncilJane ja Aatos Erkon SäätiöOpetus- ja KulttuuriministeriöPfizerNational Institute for Social Care and Health ResearchTenovusNational Institute for Health and Care ResearchAcademy of FinlandCancer Research UKNetherlands eScience CenterWellcome TrustCancer Research WalesWellcomeCalifornia Department of Public HealthEuropean Commission
Mots-clésInternal medicineMedicineOdds ratioColorectal cancerSingle-nucleotide polymorphismMendelian randomizationConfidence intervalRisk factorOncologyEndocrinologyGastroenterologyCancerGeneticsGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While elevated blood cholesterol has been associated with an increased risk of colorectal cancer (CRC) in observational studies, causality is uncertain. Here we apply a Mendelian randomisation (MR) analysis to examine the potential causal relationship between lipid traits and CRC risk. We used single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with blood levels of total cholesterol (TC), triglyceride (TG), low‐density lipoprotein (LDL), and high‐density lipoprotein (HDL) as instrumental variables (IV). We calculated MR estimates for each risk factor with CRC using SNP‐CRC associations from 9,254 cases and 18,386 controls. Genetically predicted higher TC was associated with an elevated risk of CRC (odds ratios (OR) per unit SD increase = 1.46, 95% confidence interval [CI]: 1.20–1.79, p = 1.68 × 10 −4 ). The pooled ORs for LDL, HDL, and TG were 1.05 (95% CI: 0.92–1.18, p = 0.49), 0.94 (95% CI: 0.84–1.05, p = 0.27), and 0.98 (95% CI: 0.85–1.12, p = 0.75) respectively. A genetic risk score for 3‐hydoxy‐3‐methylglutaryl‐coenzyme A reductase ( HMGCR ) to mimic the effects of statin therapy was associated with a reduced CRC risk (OR = 0.69, 95% CI: 0.49–0.99, p = 0.046). This study supports a causal relationship between higher levels of TC with CRC risk, and a further rationale for implementing public health strategies to reduce the prevalence of hyperlipidaemia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,328 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations109
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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