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Enregistrement W2950901389 · doi:10.1101/464115

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

2018· preprint· en· W2950901389 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 J. Margolin, Roger L. Milne, Kenneth R. 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

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
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 subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerOdds ratioSingle-nucleotide polymorphismMedicineOncologyConfidence intervalInternal medicineGynecologyCancerBiologyGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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. Thus, there is little evidence from MR to suggest that the previously observed association between higher BW and increased risk of breast cancer in adult life is causal.

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)0,160
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,288
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1600,288
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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