Association between high-density lipoprotein cholesterol and 7-autoantibodies: a study on physical examination data from 2018 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background Limited research has explored the effect of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) on lung cancer’s seven autoantibodies (7-AABs). This study investigated the association between serum HDL-C and 7-AABs among 5,574 Chinese adults aged ≥ 18 years from January 2018 to December 2023. Methods This cross-sectional study utilized physical examination data from the Department of Health Management at Henan Provincial People’s Hospital. The associations between HDL-C and autoantibodies, such as tumor protein 53(P53), SRY-box containing gene 2 (SOX2), and ATP-dependent RNA helicase 4-5 (GBU4-5), were modeled using a restricted cubic spline logistic regression model. Results After the adjustment for factors, such as age and body mass index, the binary logistic regression model showed distinct correlations between serum HDL-C levels and autoantibodies, including P53, SOX2, and 7-AABs. Restricted cubic spline logistic regression analysis indicated that the increased level of serum HDL-C was associated with a decreased risk of positive P53 (all participants: HDL-C: 1.227–1.366 mmol/L, PHDL-C=0.028), SOX2 (all participants: HDL-C ≥ 1.227 mmol/L, PHDL-C =0.021; all women: HDL-C ≥ 1.224 mmol/L, PHDL-C=0.037), GBU4-5 (all women: HDL-C ≥ 1.269 mmol/L, PHDL-C=0.039), and 7-AABs (all women: HDL-C ≥ 1.224 mmol/L, PHDL-C=0.015). In women, HDL-C levels between 1.163 and 1.224 mmol/L correlated with an increased risk of positive 7-AABs test results. Conclusions Elevated HDL-C levels exhibited an independent association with a reduced risk of positivity for 7-AABs of lung cancer, especially in the female physical examination population. These findings suggest that high HDL-C levels may play a role in hindering lung cancer development with gender differences. However, further confirmation is still needed in the future.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».