Sleep and liver function biomarkers in relation to risk of incident liver cancer: a nationwide prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess the largely undetermined separate and joint effects of sleep and liver function biomarkers on liver cancer. METHODS: Data of 356,894 participants without cancer at baseline in the UK Biobank were analyzed. Sleep score was evaluated using five sleep traits (sleep duration, chronotype, insomnia, snoring, and excessive daytime sleepiness) and dichotomized into healthy or unhealthy sleep. Circulating liver function biomarkers were measured. Cox proportional hazard model was performed to investigate the independent and joint associations of sleep and liver function biomarkers with liver cancer incidence. RESULTS: After a median follow-up time of 13.1 years, 394 cases of incident liver cancer were documented. The multivariable-adjusted hazard ratio (HR) for liver cancer was 1.46 (95% confidence interval: 1.15-1.85) associated with unhealthy sleep (vs. healthy sleep), and was 1.17 (1.15-1.20), 1.20 (1.18-1.22), 1.69 (1.47-1.93), 1.06 (1.06-1.07), 1.08 (1.07-1.09), 1.81 (1.37-2.39), or 0.29 (0.18-0.46) associated with each 10-unit increase in alanine transaminase (ALT), aspartate transaminase (AST), total bilirubin (TBIL), gamma-glutamyl transferase (GGT), alkaline phosphatase (ALP), total protein (TP), or albumin (ALB), respectively. Individuals with unhealthy sleep and high (≥ median) ALT, AST, TBIL, GGT, ALP, or TP or low (< median) ALB level had the highest HR of 3.65 (2.43-5.48), 4.03 (2.69-6.03), 1.97 (1.40-2.77), 4.69 (2.98-7.37), 2.51 (1.75-3.59), 2.09 (1.51-2.89), or 2.22 (1.55-3.17) for liver cancer, respectively. Significant additive interaction of unhealthy sleep with high TP level on liver cancer was observed with relative excess risk due to an interaction of 0.80 (0.19-1.41). CONCLUSIONS: Unhealthy sleep was associated with an increased risk of liver cancer, especially in participants with lower ALB levels or higher levels of ALT, AST, TBIL, GGT, ALP, or particularly TP.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».