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Enregistrement W3027715520 · doi:10.1093/jncics/pkaa042

Postmenopausal Hormone Therapy and Colorectal Cancer Risk by Molecularly Defined Subtypes and Tumor Location

2020· article· en· W3027715520 sur OpenAlexaff
Julia Labadie, Tabitha A. Harrison, Barbara L. Banbury, Efrat L Amtay, Sonja Bernd, Hermann Brenner, Daniel D. Buchanan, Peter T. Campbell, Yin Cao, Andrew T. Chan, Jenny Chang‐Claude, Dallas R. English, Jane C. Figueiredo, Steven Gallinger, Graham G. Giles, Marc J. Gunter, Michael Hoffmeister, Li Hsu, Mark A. Jenkins, Yi Lin, Roger L. Milne, Vı́ctor Moreno, Neil Murphy, Shuji Ogino, Amanda I. Phipps, Lori C. Sakoda, Martha L. Slattery, Melissa C. Southey, Wei Sun, Stephen N. Thibodeau, Bethany Van Guelpen, Syed Hassan Ejaz Zaidi, Ulrike Peters, Polly A. Newcomb

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaCenters for Disease Control and PreventionHarvard T.H. Chan School of Public HealthBrigham and Women's HospitalCentre International de Recherche sur le CancerWorld Health OrganizationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthVetenskapsrådetU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineMicrosatellite instabilityColorectal cancerKRASInternal medicineOncologyOdds ratioCancerAdenomaColorectal adenomaAlleleBiologyMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Postmenopausal hormone therapy (HT) is associated with a decreased colorectal cancer (CRC) risk. As CRC is a heterogeneous disease, we evaluated whether the association of HT and CRC differs across etiologically relevant, molecularly defined tumor subtypes and tumor location. Methods We pooled data on tumor subtypes (microsatellite instability status, CpG island methylator phenotype status, BRAF and KRAS mutations, pathway: adenoma-carcinoma, alternate, serrated), tumor location (proximal colon, distal colon, rectum), and HT use among 8220 postmenopausal women (3898 CRC cases and 4322 controls) from 8 observational studies. We used multinomial logistic regression to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CIs) for the association of ever vs never HT use with each tumor subtype compared with controls. Models were adjusted for study, age, body mass index, smoking status, and CRC family history. All statistical tests were 2-sided. Results Among postmenopausal women, ever HT use was associated with a 38% reduction in overall CRC risk (OR =0.62, 95% CI = 0.56 to 0.69). This association was similar according to microsatellite instability, CpG island methylator phenotype and BRAF or KRAS status. However, the association was attenuated for tumors arising through the serrated pathway (OR = 0.81, 95% CI = 0.66 to 1.01) compared with the adenoma-carcinoma pathway (OR = 0.63, 95% CI = 0.55 to 0.73; Phet =.04) and alternate pathway (OR = 0.61, 95% CI = 0.51 to 0.72). Additionally, proximal colon tumors had a weaker association (OR = 0.71, 95% CI = 0.62 to 0.80) compared with rectal (OR = 0.54, 95% CI = 0.46 to 0.63) and distal colon (OR = 0.57, 95% CI = 0.49 to 0.66; Phet =.01) tumors. Conclusions We observed a strong inverse association between HT use and overall CRC risk, which may predominantly reflect a benefit of HT use for tumors arising through the adenoma-carcinoma and alternate pathways as well as distal colon and rectal tumors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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