The role of insulin-like growth factor-I and insulin-like growth factor binding protein-3 in the development of cervical squamous intraepithelial lesions
Bibliographic record
Abstract
Objectifs: Des niveaux élevés de circulation du facteur de croissance analogue à l'insuline (IGF-I) et des niveaux inférieurs de sa protéine de liaison (IGFBP-3) sont associés à un risque accru de certains cancers épithéliaux, mais leur rôle dans le développement lésions squameuses intraépithéliales cervicales (SIL) demeure incertain. L'association entre les taux circulatoires d'IGF-1 et d'IGFBP-3 et le développement de SIL a été évaluée. Méthodes: Des échantillons de sérum sanguin d'une étude cas-témoins nichée dans une cohorte ont été analysés. Deux sujets du groupe contrôle ont été pairés quand à l'âge et certains facteurs de risque à chaque cas. L'analyse statistique a été effectuée par régression logistique conditionnelle. Résultats: Bien que les rapports de cotes des quartiles supérieurs d'IGF-1, d'IGFBP-3 et le rapport molaire IGF-1: l'IGFBP-3 suggèrent un risque accru de développer des SIL, par rapport aux valeurs initiales, aucune des associations ne sont statistiquement significatives. Conclusions: IGF-1 et IGFBP-3 pourraient jouer tout au plus un rôle mineur dans le développement de SIL du col de l'utérus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".