Causal relationships between body mass index, smoking and lung cancer: Univariable and multivariable Mendelian randomization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract At the time of cancer diagnosis, body mass index (BMI) is inversely correlated with lung cancer risk, which may reflect reverse causality and confounding due to smoking behavior. We used two‐sample univariable and multivariable Mendelian randomization (MR) to estimate causal relationships of BMI and smoking behaviors on lung cancer and histological subtypes based on an aggregated genome‐wide association studies (GWASs) analysis of lung cancer in 29 266 cases and 56 450 controls. We observed a positive causal effect for high BMI on occurrence of small‐cell lung cancer (odds ratio (OR) = 1.60, 95% confidence interval (CI) = 1.24‐2.06, P = 2.70 × 10 −4 ). After adjustment of smoking behaviors using multivariable Mendelian randomization (MVMR), a direct causal effect on small cell lung cancer (OR MVMR = 1.28, 95% CI = 1.06‐1.55, P MVMR = .011), and an inverse effect on lung adenocarcinoma (OR MVMR = 0.86, 95% CI = 0.77‐0.96, P MVMR = .008) were observed. A weak increased risk of lung squamous cell carcinoma was observed for higher BMI in univariable Mendelian randomization (UVMR) analysis (OR UVMR = 1.19, 95% CI = 1.01‐1.40, P UVMR = .036), but this effect disappeared after adjustment of smoking (OR MVMR = 1.02, 95% CI = 0.90‐1.16, P MVMR = .746). These results highlight the histology‐specific impact of BMI on lung carcinogenesis and imply mediator role of smoking behaviors in the association between BMI and lung cancer.
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 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 | 0,022 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».