Obesity Increases Prevalence of Colonic Adenomas at Screening Colonoscopy: A Canadian Community-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Obesity is a risk factor for colorectal neoplasia. We examined the influence of obesity and metabolic syndrome (MetS) on prevalence of neoplasia at screening colonoscopy. METHODS: We evaluated 2020 subjects undergoing first screening colonoscopy. Body mass index (BMI) was calculated at enrolment. Hyperlipidemia (HL), hypertension (HT), and diabetes mellitus (DM) were identified. Details of colonoscopy, polypectomy, and histology were recorded. Odds for adenomas (A) and advanced adenomas (ADV) in overweight (BMI 25.1-30) and obese (BMI > 30) subjects were assessed by multinomial regression, adjusted for covariates. Analyses included relationships between HL, HT, DM, age, tobacco usage, and neoplasia. Discriminatory power of HT, HL, DM, and BMI for neoplasia was assessed by binary logistic regression. Odds were calculated for neoplasia in each colonic segment related to BMI. RESULTS: A and ADV were commoner in overweight and obese males, obese females, older subjects, and smokers. HL, HT, and DM were associated with increased odds for neoplasia, significantly for A with hypertension. BMI alone predicted neoplasia as well as HT, HL, DM, or combinations thereof. All segments of the colon were affected. Multiple polyps were particularly prevalent in the obese. CONCLUSIONS: Obesity and MetS are risk factors for colonic neoplasia in a Canadian population.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».