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Enregistrement W3044441873 · doi:10.1186/s12966-020-00997-6

The association between recreational screen time and cancer risk: findings from the UK Biobank, a large prospective cohort study

2020· article· en· W3044441873 sur OpenAlexfundno aff
Ruth F. Hunter, Jennifer Murray, Helen G. Coleman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's University BelfastMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchQueen's UniversityWellcome Trust
Mots-clésMedicineHazard ratioProspective cohort studyBiobankProportional hazards modelCohortConfidence intervalCancerCohort studyRecreationInternal medicineColorectal cancerDemographyRelative riskLower riskOncologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence is suggestive of sedentary behaviour being associated with an increased risk of endometrial cancer, but the evidence base is too limited to draw any conclusions for other cancers. The aim of the study was to investigate the association between recreational screen time and site-specific cancer risk. METHODS: We analysed data from the prospective UK Biobank cohort study. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for associations between daily recreational screen time (including television (TV) viewing time, computer use time and total screen time) and site-specific cancer risk. Partition models and isotemporal substitution models investigated the impact of substituting recreational screen time with physical activity. RESULTS: During a mean follow-up of 7.6 years, 28,992 incident cancers were identified among 470,578 adults. A 1-h increase in daily TV viewing time was associated with higher risks of oropharyngeal, oesophago-gastric and colon cancer in fully adjusted models. Participants who reported ≤1, compared with 1- ≤ 3, hours/day of TV viewing time had lower risks of lung, breast, and oesophago-gastric cancer. Findings were inconsistent for daily recreational computer use and daily total recreational screen time. The majority of observed associations were small, and were attenuated after excluding cancers diagnosed within the first two years of follow-up, except for oesophago-gastric and colon cancers (HR 1.05, 95% CI: 1.01, 1.10; and HR 1.04, 95% CI: 1.01, 1.07 per 1-h increase in daily TV viewing time, respectively). However, isotemporal substitution models showed reduced risk of some site-specific (oropharyngeal, lung, breast and colorectal) cancers when replacing 1-h/day of TV viewing with 1-h of moderate-intensity physical activity or walking. CONCLUSIONS: Our findings show that daily recreational screen time, particularly TV viewing, was associated with small increased risks of oesophago-gastric and colon cancer. Replacing 1-h/day of TV viewing with 1-h of moderate-intensity physical activity or walking was associated with lower risk of oropharyngeal, lung, breast and colorectal cancers. Further research from other large prospective cohort studies is required, while mechanistic research is warranted to enhance the biological plausibility of these findings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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