Association of socioeconomic status and nine modifiable lifestyle factors on esophageal cancer risk in European and East Asian populations — Evidence from a comprehensive Mendelian randomization study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Background and aims: the intricate relationships between socioeconomic factors, modifiable lifestyle choices, and esophageal cancer risk remain uncertain. We aim to investigate the associations of socioeconomic status, modifiable lifestyle factors, and esophageal cancer risk. Methods: we employed multiple Mendelian randomization (MR) analyses, including three different MR approaches. GWAS databases from European and East Asian populations, encompassing variables such as household income, educational attainment, and the Townsend deprivation index (TDI), were analyzed. The risk of esophageal cancer was assessed using data from three distinct cohorts of European and East Asian descent (Database 1: n = 476,306; Database 2: n = 372,756; Database 3: n = 160,589). Nine modifiable lifestyle factors were incorporated in the multivariable and mediation MR analyses. Meta-analysis was employed to synthesize results across the three datasets. Results: higher household income was connected with a reduced esophageal cancer risk (odds ratio (OR) = 0.698, 95 % confidence interval (95 % CI): 0.556-0.876, p = 0.002). Body mass index (BMI) partially mediated the relationship between household income and the risk of esophageal cancer (OR = 0.914, 95 % CI: 0.841-0.992, p = 0.031, mediation ratio: 27.23 %). However, no significant evidence was found to support a direct association between educational attainment, TDI, and esophageal cancer risk. Conclusions: these findings suggest that higher household income is inversely associated with esophageal cancer risk, with BMI acting as a partial mediator of this relationship. Accordingly, targeted early screening and preventive measures for esophageal cancer should be prioritized among low-income populations, particularly those with obesity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».