ระดับ C· งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์การศึกษาไปข้างหน้าEurope PMCเข้าถึงฉบับเต็มได้ฟรี

Gene-environment interactions and predictors of breast cancer in family-based multi-ethnic groups

Gonzales MC., Grayson J., Lie A., Yu CH., Shiao SPK.

การศึกษาไปข้างหน้า ในกลุ่มตัวอย่าง 80 ราย ตีพิมพ์ในวารสาร Oncotarget ปี 2018 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ C· งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์ระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
การศึกษาไปข้างหน้า
วารสาร
Oncotarget (2018)
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
80
แหล่งข้อมูล
Europe PMC
PMID
30018733
PMCID
PMC6044380
DOI
10.18632/oncotarget.25520
จำนวนการอ้างอิง
6

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Breast cancer (BC) is the most common cancer in women worldwide and second leading cause of cancer-related death. Understanding gene-environment interactions could play a critical role for next stage of BC prevention efforts. Hence, the purpose of this study was to examine the key gene-environmental factors affecting the risks of BC in a diverse sample. Five genes in one-carbon metabolism pathway including MTHFR 677 , MTHFR 1298, MTR 2756, MTRR 66 , and DHFR 19bp together with demographics, lifestyle, and dietary intake factors were examined in association with BC risks. A total of 80 participants (40 BC cases and 40 family/friend controls) in southern California were interviewed and provided salivary samples for genotyping. We presented the first study utilizing both conventional and new analytics including ensemble method and predictive modeling based on smallest errors to predict BC risks. Predictive modeling of Generalized Regression Elastic Net Leave-One-Out demonstrated alcohol use ( p = 0.0126) and age ( p p = 0.0027), and between BMI and MTR 2756 polymorphisms ( p = 0.0090). Our findings identified the modifiable lifestyle factors in gene-environment interactions that are valuable for BC prevention.

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้

ระดับหลักฐาน

มีหลักฐานในมนุษย์ระยะต้น เช่น case series หรือกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก ที่กำลังสำรวจประโยชน์ที่เป็นไปได้

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้