Field Synopsis of Environmental and Genetic Risk Factors of Sporadic Early-Onset Colorectal Cancer and Advanced Adenoma
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».