Nutrient patterns and risk of esophageal squamous cell carcinoma: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Although Iran is a high-risk country for esophageal squamous cell carcinoma (ESCC), the contribution of overall nutrient intakes to this high incidence rate is not yet clear. The aim of this study was to examine the association between nutrient patterns and risk of ESCC in Iran. Forty-seven patients with ESCC and 96 frequency-matched hospital controls underwent private interviews, and dietary habits were collected using a validated food-frequency questionnaire. Factor analysis was conducted and two major nutrient patterns were retained; factor 1 (high in pantothenic acid, vitamin C, potassium, vitamin B(6), magnesium, folate, thiamin, copper, carbohydrate, vitamin K, niacin, α-tocopherol, zinc, total fiber, fluoride, and polyunsaturated fatty acids) and factor 2 (high in saturated fatty acid, biotin, selenium, monounsaturated fatty acids, riboflavin, sodium, fat, cholesterol, calcium, phosphorus, protein, iron, vitamin E, manganese, vitamin D, and vitamin B(12)). Factor 2 was inversely associated with ESCC (OR = 0.06, 95% CI: 0.01-0.28; P = 0.008), whereas no significant association was found for factor 1 (OR = 0.45, 95% CI: 0.11-1.82). The results of the present study suggested a possible role for a nutrient pattern similar to factor 2 in reducing the risk of ESCC.
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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 ».