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Enregistrement W4310465156 · doi:10.1093/jnci/djac215

Body mass index and molecular subtypes of colorectal cancer

2022· article· en· W4310465156 sur OpenAlexafffund
Neil Murphy, Christina C. Newton, Nikos Papadimitriou, Michael Hoffmeister, Amanda I. Phipps, Tabitha A. Harrison, Polly A. Newcomb, Elom K. Aglago, Sonja I. Berndt, Hermann Brenner, Daniel D. Buchanan, Yin Cao, Andrew T. Chan, Xuechen Chen, Iona Cheng, Jenny Chang‐Claude, Niki Dimou, David A. Drew, Alton B. Farris, Amy J. French, Steven Gallinger, Peter Georgeson, Marios Giannakis, Graham G. Giles, Stephen B. Gruber, Sophia Harlid, Li Hsu, Wen‐Yi Huang, Mark A. Jenkins, Ruhina Shirin Laskar, Loı̈c Le Marchand, Paul J. Limburg, Yi Lin, Marko Mandic, Johnathan A. Nowak, Mireia Obón‐Santacana, Shuji Ogino, Conghui Qu, Lori C. Sakoda, Robert E. Schoen, Melissa C. Southey, Zsofia K. Stadler, Robert S. Steinfelder, Wei Sun, Stephen N. Thibodeau, Amanda E. Toland, Quang M. Trinh, Tomotaka Ugai, Bethany Van Guelpen, Xiaoliang Wang, Michael O. Woods, Syed Hassan Ejaz Zaidi, Marc J. Gunter, Ulrike Peters, Peter T. Campbell

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNiilo Helanderin SäätiöOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionNational Heart, Lung, and Blood InstituteVetenskapsrådetCancer Council VictoriaCancerfondenHarvard T.H. Chan School of Public HealthKnut och Alice Wallenbergs StiftelseFred Hutchinson Cancer Research CenterMcGill UniversityNational Cancer InstituteBrigham and Women's HospitalNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKAmerican Cancer SocietyBundesministerium für Bildung und ForschungCentre International de Recherche sur le CancerWorld Health OrganizationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMicrosatellite instabilityBody mass indexInternal medicineColorectal cancerKRASOdds ratioOncologyMedicineCancerObesityBiologyGeneticsAlleleMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is an established risk factor for colorectal cancer (CRC), but the evidence for the association is inconsistent across molecular subtypes of the disease. METHODS: We pooled data on body mass index (BMI), tumor microsatellite instability status, CpG island methylator phenotype status, BRAF and KRAS mutations, and Jass classification types for 11 872 CRC cases and 11 013 controls from 11 observational studies. We used multinomial logistic regression to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) adjusted for covariables. RESULTS: Higher BMI was associated with increased CRC risk (OR per 5 kg/m2 = 1.18, 95% CI = 1.15 to 1.22). The positive association was stronger for men than women but similar across tumor subtypes defined by individual molecular markers. In analyses by Jass type, higher BMI was associated with elevated CRC risk for types 1-4 cases but not for type 5 CRC cases (considered familial-like/Lynch syndrome microsatellite instability-H, CpG island methylator phenotype-low or negative, BRAF-wild type, KRAS-wild type, OR = 1.04, 95% CI = 0.90 to 1.20). This pattern of associations for BMI and Jass types was consistent by sex and design of contributing studies (cohort or case-control). CONCLUSIONS: In contrast to previous reports with fewer study participants, we found limited evidence of heterogeneity for the association between BMI and CRC risk according to molecular subtype, suggesting that obesity influences nearly all major pathways involved in colorectal carcinogenesis. The null association observed for the Jass type 5 suggests that BMI is not a risk factor for the development of CRC for individuals with Lynch syndrome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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