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Enregistrement W2900131894 · doi:10.1007/s10654-019-00485-7

The association between weight at birth and breast cancer risk revisited using Mendelian randomisation

2019· article· en· W2900131894 sur OpenAlexaff
Siddhartha Kar, Irene L. Andrulis, Hermann Brenner, Stephen Burgess, Jenny Chang‐Claude, Daniel Considine, Thilo Dörk, D. Gareth Evans, Manuela Gago-Domínguez, Graham G. Giles, Mikael Hartman, Dezheng Huo, Rudolf Kaaks, Jingmei Li, Artitaya Lophatananon, Sara Margolin, Roger L. Milne, Kenneth Muir, Håkan Olsson, Kevin Punie, Paolo Radice, Jacques Simard, Rulla M. Tamimi, Els Van Nieuwenhuysen, Camilla Wendt, Wei Zheng, Paul D.P. Pharoah

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchBritish Heart FoundationCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésMedicineBreast cancerOdds ratioSingle-nucleotide polymorphismConfidence intervalOncologyInternal medicineGynecologyCancerGeneticsGenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observational studies suggest that higher birth weight (BW) is associated with increased risk of breast cancer in adult life. We conducted a two-sample Mendelian randomisation (MR) study to assess whether this association is causal. Sixty independent single nucleotide polymorphisms (SNPs) known to be associated at P < 5 × 10−8 with BW were used to construct (1) a 41-SNP instrumental variable (IV) for univariable MR after removing SNPs with pleiotropic associations with other breast cancer risk factors and (2) a 49-SNP IV for multivariable MR after filtering SNPs for data availability. BW predicted by the 41-SNP IV was not associated with overall breast cancer risk in inverse-variance weighted (IVW) univariable MR analysis of genetic association data from 122,977 breast cancer cases and 105,974 controls (odds ratio = 0.86 per 500 g higher BW; 95% confidence interval 0.73–1.01). Sensitivity analyses using four alternative methods and three alternative IVs, including an IV with 59 of the 60 BW-associated SNPs, yielded similar results. Multivariable MR adjusting for the effects of the 49-SNP IV on birth length, adult height, adult body mass index, age at menarche, and age at menopause using IVW and MR-Egger methods provided estimates consistent with univariable analyses. Results were also similar when all analyses were repeated after restricting to estrogen receptor-positive or -negative breast cancer cases. Point estimates of the odds ratios from most analyses performed indicated an inverse relationship between genetically-predicted BW and breast cancer, but we are unable to rule out an association between the non-genetically-determined component of BW and breast cancer. Thus, genetically-predicted higher BW was not associated with an increased risk of breast cancer in adult life in our MR study.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,416

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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