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Enregistrement W2908791713 · doi:10.1093/jncics/pky058

Physical Activity and Colorectal Cancer Prognosis According to Tumor-Infiltrating T Cells

2018· article· en· W2908791713 sur OpenAlexfundno aff
Hideo Koh, Tsuyoshi Hamada, Mingyang Song, Li Liu, Yin Cao, Jonathan A. Nowak, Annacarolina da Silva, Tyler S. Twombly, Teppei Morikawa, Sun A. Kim, Yohei Masugi, Keisuke Kosumi, Yan Shi, Mancang Gu, Wanwan Li, Chunxia Du, Yang Chen, Wenbin Li, Hongli Liu, Chenxi Li, Kana Wu, Katsuhiko Nosho, Kentaro Inamura, Akiko Hanyuda, Xuehong Zhang, Marios Giannakis, Andrew T. Chan, Charles S. Fuchs, Reiko Nishihara, Jeffrey A. Meyerhardt, Shuji Ogino

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGenentechGary Bennett Family FundGeneral Hospital of People’s Liberation ArmyAmerican Association for Cancer ResearchUniversity of TokyoNational Institutes of HealthTaiho PharmaceuticalHuazhong University of Science and TechnologyKeio UniversityAgios PharmaceuticalsHarvard T.H. Chan School of Public HealthFive Prime TherapeuticsF. Hoffmann-La RocheNational Cancer InstituteGilead SciencesYale UniversityMassachusetts General HospitalBroad InstituteSanofiZhejiang Chinese Medical UniversityStand Up To CancerEntertainment Industry FoundationBrigham and Women's HospitalYale Cancer CenterPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésColorectal cancerMedicineHazard ratioMicrosatellite instabilityOncologyInternal medicineKRASCancerConfidence intervalProportional hazards modelCancer researchBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidence suggests that high-level physical activity may potentially reduce cancer mortality through its immune enhancement effect. We therefore hypothesized that survival benefits associated with physical activity might be stronger in colorectal carcinomas with lower immune reaction at diagnosis. Methods Using molecular pathological epidemiology databases of 470 colon and rectal carcinoma cases in the Nurses’ Health Study and the Health Professionals Follow-up Study, we assessed the prognostic association of postdiagnosis physical activity in strata of densities of CD3+ cells, CD8+ cells, CD45RO (PTPRC)+ cells, or FOXP3+ cells in tumor tissue. Cox proportional hazards regression model was used to adjust for potential confounders, including microsatellite instability, CpG island methylator phenotype, long interspersed nucleotide element-1 methylation, KRAS, BRAF, and PIK3CA mutations, and expression of CTNNB1 (beta-catenin), PTGS2 (cyclooxygenase-2), and IRS1. Results The association of postdiagnosis physical activity with colorectal cancer-specific mortality differed by CD3+ cell density (Pinteraction < .001). Multivariable-adjusted colorectal cancer-specific mortality hazard ratios for a quartile-unit increase in physical activity were 0.56 (95% confidence interval = 0.38 to 0.83) among cases with the lowest quartile of CD3+ cell density compared with 1.14 (95% confidence interval = 0.79 to 1.65) in cases with the highest quartile. We observed no differential survival association of physical activity by densities of CD8+ cells, CD45RO+ cells, or FOXP3+ cells. Conclusions The association between postdiagnosis physical activity and colorectal cancer survival appeared stronger for carcinomas with lower T cell infiltrates, suggesting an interactive effect of exercise and immunity on colorectal cancer progression.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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