Key Risk Factors, Sex Differences, and the Influence of High-Intensity Exercise on Colorectal Carcinogenesis: A 10-Year Cohort Study Based on 1,120,377 Individuals from the NHISS Data
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is the third most common cancer globally. Therefore, this study aims to examine data from the National Health Insurance Sharing Service (NHISS) to investigate factors influencing colon cancer incidence, focusing on key variables and optimal cutoff points. The patient cohort from the NHISS database included 1,120,377 individuals aged 1–85 years. CRC data were retrieved using diagnostic codes from the Korean Standard Classification of Diseases and Causes of Death. Analyses included logistic regression and receiver operating characteristic curve assessments. In this retrospective cohort study, 1,120,377 patients were analyzed for over 10 years, including 2802 with CRC via propensity score matching (PSM). Key risk factors were blood pressure, fasting blood sugar, liver somatic index, alcohol consumption, smoking duration, and hemoglobin levels. Patients with CRC showed sex differences in gamma-glutamyl transpeptidase (GGT). High-intensity exercise (3 days/week) reduced CRC risk by 26% (p < 0.05). Optimal threshold points for GGT and Charlson Comorbidity Index (CCI) were 23.50 U/L (AUC, 0.52) and 1.50 (AUC, 0.58), respectively. CCI scores were higher in patients with cancer, especially men with peptic ulcers and both sexes with metastatic cancer (p < 0.01). Our findings reveal new risk factors and interventions, including tailored exercise programs for CRC management, highlighting the importance of enhanced preventive strategies and personalized care.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».