Data from Lifetime Physical Activity and the Risk of Non-Hodgkin Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research regarding the association between physical activity and the risk of non-Hodgkin lymphoma (NHL) is limited and inconsistent, and few studies have investigated whether the intensity and timing of physical activity influence the association. A case–control study of NHL was conducted in British Columbia, Canada, in 2000 to 2004. Data were collected on various NHL risk factors, including moderate-intensity and vigorous-intensity physical activity performed over the lifetime. Logistic regression was used to estimate the association between physical activity and the risk of NHL. This analysis included 818 controls and 749 cases. Lifetime vigorous-intensity physical activity was inversely associated with NHL risk. Participants in the second, third, and fourth quartiles of lifetime vigorous-intensity physical activity had an approximately 25% to 30% lower risk of NHL than those in the lowest quartile [adjusted odds ratios, 0.69 (95% confidence interval [CI], 0.52–0.93); 0.68 (95% CI, 0.50–0.92); and 0.75 (95% CI, 0.55–1.01), respectively]. No consistent associations were observed for total or moderate-intensity physical activity. There were no apparent age periods in which physical activity appeared to confer a greater risk reduction. In this study, we found that lifetime vigorous-intensity physical activity was associated with a significantly reduced risk of NHL. Given this finding, more research on physical activity intensity and timing in relation to NHL risk is warranted. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 24(5); 873–7. ©2015 AACR.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».