MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377694088 · doi:10.1158/1055-9965.epi-22-1316

Field Synopsis of Environmental and Genetic Risk Factors of Sporadic Early-Onset Colorectal Cancer and Advanced Adenoma

2023· review· en· W4377694088 sur OpenAlexafffund
Rongqi Zhang, Daniel Boakye, Nan Yang, Xuan Zhou, Yajing Zhou, Fangyuan Jiang, Lili Yu, Lijuan Wang, Jing Sun, Shuai Yuan, Jie Chen, Ashleigh C. Hamilton, Helen G. Coleman, Susanna C. Larsson, Julian Little, Malcolm G. Dunlop, Edward L. Giovannucci, Evropi Τheodoratou, Xue Li

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Public HealthCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilQueen's University BelfastQueen's UniversityScience Fund for Distinguished Young Scholars of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaCancer Research UK
Mots-clésMedicineColorectal cancerColorectal adenomaOverweightRed meatFamily historyRisk factorInternal medicineVitamin D and neurologyOncologyCancerEnvironmental healthBody mass indexPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To systematically appraise and synthesize available epidemiologic evidence on the associations of environmental and genetic factors with the risk of sporadic early-onset colorectal cancer (EOCRC) and early-onset advanced colorectal adenoma (EOCRA). METHODS: Multiple databases were comprehensively searched to identify eligible observational studies. Genotype data from UK Biobank were incorporated to examine their associations with EOCRC in a nested case-control design. Meta-analyses of environmental risk factors were performed, and the strength of evidence was graded based on predefined criteria. Meta-analyses of genetic associations were conducted using the allelic, recessive, and dominant models, respectively. RESULTS: A total of 61 studies were included, reporting 120 environmental factors and 62 genetic variants. We found 12 risk factors (current overweight, overweight in adolescence, high waist circumference, smoking, alcohol, sugary beverages intake, sedentary behavior, red meat intake, family history of colorectal cancer, hypertension, hyperlipidemia, and metabolic syndrome) and three protective factors (vitamin D, folate, and calcium intake) for EOCRC or EOCRA. No significant associations between the examined genetic variants and EOCRC risk were observed. CONCLUSIONS: Recent data indicate that the changing patterns of traditional colorectal cancer risk factors may explain the rising incidence of EOCRC. However, research on novel risk factors for EOCRC is limited; therefore, we cannot rule out the possibility of EOCRC having different risk factors than late-onset colorectal cancer (LOCRC). IMPACT: The potential for the identified risk factors to enhance the identification of at-risk groups for personalized EOCRC screening and prevention and for the prediction of EOCRC risk should be comprehensively addressed by future studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,313 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207