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Enregistrement W2887291669 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-5258

Abstract 5258: Determinants of impaired lung function among never-smokers in the UK Biobank Cohort

2018· article· en· W2887291669 sur OpenAlexaff
Matthew T. Warkentin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerVital capacityCohortInternal medicinePulmonary function testingLogistic regressionCohort studyDemographyLungLung functionDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The role of impaired lung function in lung cancer etiology remains contentious, especially in never-smokers who do not have primary smoking as a major risk factor, and represent an increasing proportion of lung cancers at 10-25%. Lung cancer in never-smokers (LCINS) would be the 7th most incident cancer worldwide if considered separately from smoking-related lung cancer. There has been a dearth of studies to evaluate lung function in a large cohort exclusively of never-smokers. The objective of this study was to address this gap. Methods: Based on the UK Biobank cohort, which recruited more than 500,000 individuals aged 40-69 between 2006-2010, we analyzed the association between lung function (measured as forced expiratory volume in 1-second, FEV1 and forced vital capacity, FVC) and early life factors, air pollution, and lifestyle exposures. Never-smokers were defined as those who smoked < 100 cigarettes, and impaired lung function was defined by FEV1/FVC based on GOLD criteria, FEV1 percent predicted (pp), or both (based on NICE criteria). To construct the percent predicted, reference FEV1 values were estimated using linear models in healthy never-smokers, with the predictors height, height2, age, sex, age by sex interaction, and ethnicity. Logistic regression was used to evaluate risk of impaired lung function, adjusted for all other predictors. We constructed risk-prediction models for LCINS incorporating lung function based on area under the curve (AUC) and corrected for optimism using bootstrap validation methods. Results: After excluding participants with prevalent respiratory cancers, 249,052 never-smokers were included in the analysis. The proportions of never-smokers with lung impairment based on the three criteria were: 11%, 12%, and 5%, for FEV1pp, GOLD, and NICE, respectively. Low birth weight (OR=1.32, 95% CI: 1.24-1.41) and any second-hand smoke exposure (OR=1.18, 95% CI: 1.13-1.23) increased risk of impaired FEV1 among never-smokers, as did air pollution, with PM2.5 (OR=1.83, 95% CI: 1.52-2.21) conferring the greatest increase in risk, and these associations were similar for impaired lung function based on NICE and GOLD criteria. High body mass index (OR=1.70, 95% CI: 1.62-1.77) was associated with increased risk of FEV1 impairment, but the opposite was observed with impairment defined by FEV1/FVC ratio. Risk-prediction models for LCINS incorporating lung function will also be presented. Conclusions: The association of obesity with FEV1/FVC remains paradoxical. Severe lung impairment can lead to both restrictive (FVC) and obstructive (FEV1) effects, and non-proportional impairment of these measures may help explain some of the paradoxical associations observed in this study and in the literature. Findings from this study suggest that evaluating multiple aspects of lung function may reveal a more complete picture of impairment and may inform approaches toward risk prediction. Citation Format: Matthew T. Warkentin, Rayjean J. Hung. Determinants of impaired lung function among never-smokers in the UK Biobank Cohort [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 5258.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,350 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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