Physical activity and risk of lung cancer: a two-sample Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Observational studies have suggested that physical activity might lower the risk of lung cancer in former and current smokers but not in never smokers. Using genetic instruments for self-reported and accelerometer-measured physical activity traits implemented through two-sample Mendelian randomization (MR), we sought to strengthen the evidence for causality. We used 18 genome-wide significant (P < 5×10 −8 ) single nucleotide polymorphisms (SNPs) for self-reported moderate-to-vigorous physical activity and seven SNPs for accelerometer-measured (‘average acceleration’) physical activity from up to 377,234 UK Biobank participants and evaluated these in relation to risk using 29,266 lung cancer cases (including 11,273 adenocarcinomas, 7,426 squamous cell and 2,664 small cell cases) and 56,450 controls. The MR analysis suggested no effect of self-reported physical activity (odds ratio (OR) [95% confidence interval (CI)] = 0.67 [0.42-1.05], P-value = 0.081, Q-value = 0.243) and accelerometer-measured activity (OR [95% CI] = 0.98 [0.93-1.03], P-value = 0.372,Q-value = 0.562) on lung cancer. There was no evidence for associations of physical activity with histologic types and lung cancer in ever and never smokers. Replication analysis using genetic instruments from a different genome-wide study and sensitivity analysis to address potential pleiotropic effects led to no substantive change in estimates. These findings do not support a protective relationship between physical activity and the risk of lung cancer. Significance The present study provides little evidence that recommending physical activity would help to prevent lung cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».