Diabetes mellitus in relation to colorectal tumor molecular subtypes: A pooled analysis of more than 9000 cases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diabetes is an established risk factor for colorectal cancer. However, colorectal cancer is a heterogeneous disease and it is not well understood whether diabetes is more strongly associated with some tumor molecular subtypes than others. A better understanding of the association between diabetes and colorectal cancer according to molecular subtypes could provide important insights into the biology of this association. We used data on lifestyle and clinical characteristics from the Colorectal Cancer Family Registry (CCFR) and the Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer Consortium (GECCO), including 9756 colorectal cancer cases (with tumor marker data) and 9985 controls, to evaluate associations between reported diabetes and risk of colorectal cancer according to molecular subtypes. Tumor markers included BRAF and KRAS mutations, microsatellite instability and CpG island methylator phenotype. In the multinomial logistic regression model, comparing colorectal cancer cases to cancer‐free controls, diabetes was positively associated with colorectal cancer regardless of subtype. The highest OR estimate was found for BRAF‐mutated colorectal cancer, n = 1086 (ORfully adj: 1.67, 95% confidence intervals [CI]: 1.36‐2.05), with an attenuated association observed between diabetes and colorectal cancer without BRAF‐mutations, n = 7959 (ORfully adj: 1.33, 95% CI: 1.19‐1.48). In the case only analysis, BRAF‐mutation was differentially associated with diabetes (Pdifference = .03). For the other markers, associations with diabetes were similar across tumor subtypes. In conclusion, our study confirms the established association between diabetes and colorectal cancer risk, and suggests that it particularly increases the risk of BRAF‐mutated tumors.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».