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Enregistrement W3010839696 · doi:10.1002/ijc.32977

Healthy lifestyle and the risk of lymphoma in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition study

2020· article· en· W3010839696 sur OpenAlexfundno aff
Sabine Naudin, Marta Solans, Fatemeh Saberi Hosnijeh, Alexandra Nieters, Cecilie Kyrø, Anne Tjønneland, Christina C. Dahm, Kim Overvad, Yahya Mahamat‐Saleh, Caroline Besson, Marie‐Christine Boutron‐Ruault, Tilman Kühn, Federico Canzian, Matthias B. Schulze, Eleni Peppa, Anna Karakatsani, Antonia Trichopoulou, Sabina Sieri, Giovana Masala, Salvatore Panico, ­Rosario ­Tumino, Fulvio Ricceri, S Chen, Leila Luján‐Barroso, José María Huerta, María‐José Sánchez, Eva Ardanáz, Virginia Menéndez, Pilar Amiano Exezarreta, Florentin Spaeth, Mats Jerkeman, Karin Jirstom, Julie A. Schmidt, Dagfinn Aune, Elisabete Weiderpass, Elio Ríboli, Roel Vermeulen, Delphine Casabonne, Marc J. Gunter, Paul Brennan, Pietro Ferrari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMutuelle Générale de l'Education NationaleInstitut Gustave-RoussyMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaDeutsche KrebshilfeCancerfondenInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleWellcome TrustCancer Research UKWorld Health OrganizationEuropean CommissionStroke AssociationFood Standards AgencyDeutsches KrebsforschungszentrumLigue Contre le CancerBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchHellenic Health FoundationMinistry of Health and Social Solidarity, GreeceBritish Heart FoundationWorld Cancer Research FundStavros Niarchos FoundationKræftens BekæmpelseCentre International de Recherche sur le Cancer
Mots-clésMedicineProspective cohort studyCancerEuropean Prospective Investigation into Cancer and NutritionLymphomaEnvironmental healthOncologyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Limited evidence exists on the role of modifiable lifestyle factors on the risk of lymphoma. In this work, the associations between adherence to healthy lifestyles and risks of Hodgkin lymphoma (HL) and non-Hodgkin lymphoma (NHL) were evaluated in a large-scale European prospective cohort. Within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC), 2,999 incident lymphoma cases (132 HL and 2,746 NHL) were diagnosed among 453,808 participants after 15 years (median) of follow-up. The healthy lifestyle index (HLI) score combined information on smoking, alcohol intake, diet, physical activity and BMI, with large values of HLI expressing adherence to healthy behavior. Cox proportional hazards models were used to estimate lymphoma hazard ratios (HR) and 95% confidence interval (CI). Sensitivity analyses were conducted by excluding, in turn, each lifestyle factor from the HLI score. The HLI was inversely associated with HL, with HR for a 1-standard deviation (SD) increment in the score equal to 0.78 (95% CI: 0.66, 0.94). Sensitivity analyses showed that the association was mainly driven by smoking and marginally by diet. NHL risk was not associated with the HLI, with HRs for a 1-SD increment equal to 0.99 (0.95, 1.03), with no evidence for heterogeneity in the association across NHL subtypes. In the EPIC study, adherence to healthy lifestyles was not associated with overall lymphoma or NHL risk, while an inverse association was observed for HL, although this was largely attributable to smoking. These findings suggest a limited role of lifestyle factors in the etiology of lymphoma subtypes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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