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Enregistrement W4414685549 · doi:10.1093/jncics/pkaf095

Physical activity and molecular subtypes of colorectal cancer: a pooled observational analysis and Mendelian randomization study

2025· article· en· W4414685549 sur OpenAlexafffund
Christos V. Chalitsios, Georgios Markozannes, Elom K. Aglago, Sonja I. Berndt, Daniel D. Buchanan, Peter T. Campbell, Andrew T. Chan, Niki Dimou, Amy J. French, Peter Georgeson, Marios Giannakis, Stephen B. Gruber, Marc J. Gunter, Tabitha A. Harrison, Michael Hoffmeister, Li Hsu, Wen‐Yi Huang, Meredith A.J. Hullar, Jeroen R. Huyghe, Brigid M. Lynch, Vı́ctor Moreno, Neil Murphy, Christina C. Newton, Jonathan A. Nowak, Mireia Obón‐Santacana, Shuji Ogino, Conghui Qu, Stephanie L. Schmit, Robert S. Steinfelder, Wei Sun, Claire E. Thomas, Amanda E. Toland, Quang M. Trinh, Tomotaka Ugai, Caroline Y. Um, Bethany Van Guelpen, Syed Hassan Ejaz Zaidi, Robert E. Schoen, Michael O. Woods, Hermann Brenner, Laura Andreson, Andrew J. Pellatt, Ulrike Peters, Konstantinos K Tsilidis

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandMcMaster UniversityOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCenters for Disease Control and PreventionUniversity of PittsburghJohns Hopkins UniversityNational Cancer InstituteBrigham and Women's HospitalEmory UniversityOntario Ministry of Research and InnovationHarvard T.H. Chan School of Public HealthFred Hutchinson Cancer Research CenterAmerican Cancer SocietyBundesministerium für Bildung und ForschungWorld Health OrganizationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMendelian randomizationPhysical activityObservational studyColorectal cancerRandomizationPooled analysisMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical activity is associated with lower colorectal cancer (CRC) risk, but its association with molecular subtypes defined by genetic and epigenetic alterations of the disease is unclear. Such information may enhance the understanding of the mechanisms related to the benefits of physical activity. METHODS: Pooled observational (cases: n = 5386; controls: n = 6798; studies n = 5) and genome-wide association data (cases: n = 8178; controls: n = 10 472; studies n = 5) were used. We used multivariable logistic regression models and Mendelian randomization to assess the association between physical activity and the risk of CRC subtypes defined by individual tumor markers (and marker combinations), namely microsatellite instability status, CpG island methylator phenotype status, and BRAF and KRAS mutations. We used case-only analysis to test for differences between molecular subtypes. We applied Bonferroni correction to account for multiple tests. RESULTS: In the pooled observational analysis, higher levels of physical activity were associated with lower CRC risk (Obs-per 1SD, odds ratio [OR] = 0.94, 95% confidence interval [CI] = 0.90 to 0.97), with an association that was stronger in males (Obs-per 1SD, OR = 0.91, 95% CI = 0.87 to 0.96) than in females (Obs-per 1SD, OR = 0.97, 95% CI = 0.91 to 1.03; Pinteraction = .04). Higher physical activity was associated with a lower risk of CRC across all molecular subtypes, especially in males. There was no difference in the associations by subtypes by pooled observational or Mendelian randomization analyses. The findings did not differ by study design, anatomical site, and early or late age onset of CRC. CONCLUSIONS: Our findings suggest that physical activity is not differentially associated with the 4 major molecular subtypes involved in colorectal carcinogenesis, indicating that its benefits extend broadly across colorectal cancer pathogenesis.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,013
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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