Assessing the Impact of Serum Calcium, 25-Hydroxy Vitamin D, Ferritin, and Uric Acid Levels on Colorectal Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study is to investigate whether vitamin D, calcium, ferritin, and uric acids play a beneficial biomarker role in the prevention of colorectal cancer (CRC) risk. Methods: The case-control design was employed, including 650 CRC cases and 650 controls aged 35 to 70 years, comprising both men and women. The study encompasses sociodemographic data, clinical information, radiological diagnoses, and biochemical measurements. Results: Statistically significant differences were observed between CRC and controls in terms of age, diagnostic radiology, tomography, positron emission tomography/computed tomography (PET/CT), colonoscopy, CRC awareness, risk factors, age, genetics, exposure to chemicals, inadequate nutrition, smoking, hookah and alcohol use. Significant differences were also identified in intestinal inflammations, obesity, processed foods (P < 0.001), abdominal pain and cramps, diarrhea, constipation, blood in stool, bloating (gas), irritable bowel, nausea/vomiting, anemia, stress, fatigue, weakness, and weight loss. Regarding biochemical parameters, statistically significant differences were found between CRC and controls in terms of hemoglobin, glycated hemoglobin (HbA1c), fasting blood glucose (FBG), vitamin D, neutrophil level, red blood cell (RBC), white blood cell (WBC), platelet level, platelet count, hematocrit, potassium, sodium (Na), calcium, creatinine, cholesterol, high-density lipoprotein (HDL), low-density lipoprotein (LDL), bilirubin, uric acid, iron (Fe), ferritin, C-reactive protein (CRP), total protein, systolic blood pressure (SBP), and diastolic blood pressure (DBP) parameters (P < 0.001). Multivariate stepwise regression analysis was performed to find the best risk factors for the diagnosis of CRC as the dependent variable. As a result of the analysis, intestinal inflammation (P < 0.001), nausea/vomiting (P < 0.001), stomach pain (P = 0.003), hookah-smoking (P = 0.034), uric acid (P < 0.001), bilirubin (P < 0.001), cigarette smoke exposure (P = 0.033), processed food consumption (P = 0.002), calcium levels (P = 0.029), vitamin D deficiency (P < 0.001), and ferritin (P < 0.001) levels were identified as significant determinants for CRC. Conclusions: The current study demonstrated that vitamin D, calcium, ferritin, and uric acids play a beneficial biomarker role in reducing the risk of CRC prevention. The increase in CRC rates may be associated with lifestyle, environmental and hereditary factors, nutrition, alcohol consumption, hookah use, and cigarette smoking.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».