Leisure-time physical activity and gastric cancer risk: a pooled study within the Stomach cancer Pooling (StoP) Project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Physical activity (PA) has been recognized as a protective factor against several types of cancer, though robust evidence related to Gastric Cancer (GC) are lacking. This study aimed to establish whether leisure-time PA can prevent GC using data from a large pooled analysis of case-control studies within the Stomach cancer Pooling (StoP) Project.Methods Five case-control studies from StoP project collected data on PA, for a total of 2,415 cases and 9,722 controls. Subjects were classified into three leisure-time PA categories, either none/low, intermediate or high, based on study-specific tertiles. We used a two-stage approach. Firstly, we applied multivariable logistic regression models to obtain study-specific odds ratios (ORs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs). Afterwards, we used a random-effect models for estimating pooled effect estimates. Heterogeneity across studies was assessed using Q and I 2 statistics. We performed stratified analyses according to demographic, lifestyle and clinical covariates.Results The pooled ORs for GC risk were 0.90 (95% CI: 0.72, 1.13) for intermediate, and 0.72 (95% CI: 0.57, 0.91) for high levels of leisure-time PA. There was no evidence of significant heterogeneity in outcome estimates ( I 2 = 49.7%; p=0.094 for intermediate; I 2 = 42.9%, p=0.135 for high levels of exposure). GC risk estimates did not differ across strata of selected covariates.Conclusions Our study is the largest pooled analysis that provides insights about protective effects of high levels of recreational PA on GC risk. Although our results should be confirmed from large cohort studies, the implications have relevant public health significance.
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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 | 0,025 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».