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Enregistrement W4252902980 · doi:10.14740/jem762

Evaluation of Visceral Adiposity Index and Vitamin D Status in Colon Cancer: Is Visceral Obesity the Missing Link?

2021· article· en· W4252902980 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed M. Aboelnaga, Engy M. Aboelnaga, Seham Abdelkhalek, Nahed Abdallah

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMansoura University
Mots-clésMedicineColorectal cancerInternal medicineGastroenterologyObesityVitamin D and neurologyPathologicalVitaminCancerBody mass index

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We aimed to evaluate the effect of visceral obesity and vitamin D status on colon cancer and to investigate the possible link between visceral obesity and vitamin D in those patients. Methods: This case-control study included 60 colon cancer patients and 40 subjects as control. Clinical, anthropometric, and pathological data were collected. Calculation of visceral adiposity index (VAI) and detection of vitamin D (25(OH)D) levels were performed and compared between groups. Results: There were significant differences in VAI and level of 25(OH)D between both groups. Moreover, we found a significantly higher prevalence of vitamin D deficiency in the patient’ group (53.3%) versus the control group (32.5%). There was a significant different mean of VAI in vitamin D deficient patients versus non-deficient patients (P = 0.024). We found a significantly different means of VAI and vitamin D in the patients’ group with different TNM stages, as higher stages are associated with a lower level of vitamin D and higher VAI. Conclusions: VAI and 25(OH)D were different in colon cancer patients compared with control. Likewise, they had different means with different TNM stages. Vitamin D may augment the inflammatory status in visceral obesity which is involved in tumorigenesis of colon cancer. J Endocrinol Metab. 2021;11(5):115-122 doi: https://doi.org/10.14740/jem762

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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