Intake of Fruits and Vegetables and Risk of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Some epidemiologic studies suggest that elevated fruit and vegetable consumption is associated with a reduced risk of breast cancer. However, most have been case-control studies in which recall and selection bias may influence the results. Additionally, publication bias may have influenced the literature on associations for specific fruit and vegetable subgroups. OBJECTIVE: To examine the association between breast cancer and total and specific fruit and vegetable group intakes using standardized exposure definitions. DATA SOURCES/STUDY SELECTION: Eight prospective studies that had at least 200 incident breast cancer cases, assessed usual dietary intake, and completed a validation study of the diet assessment method or a closely related instrument were included in these analyses. DATA EXTRACTION: Using the primary data from each of the studies, we calculated study-specific relative risks (RRs) that were combined using a random-effects model. DATA SYNTHESIS: The studies included 7377 incident invasive breast cancer cases occurring among 351 825 women whose diet was analyzed at baseline. For comparisons of the highest vs lowest quartiles of intake, weak, nonsignificant associations were observed for total fruits (pooled multivariate RR, 0.93; 95% confidence interval [CI], 0.86-1.00; P for trend =.08), total vegetables (RR, 0.96; 95% CI, 0.89-1.04; P for trend =.54), and total fruits and vegetables (RR, 0.93; 95% CI, 0.86-1.00; P for trend =.12). No additional benefit was apparent in comparisons of the highest and lowest deciles of intake. No associations were observed for green leafy vegetables, 8 botanical groups, and 17 specific fruits and vegetables. CONCLUSION: These results suggest that fruit and vegetable consumption during adulthood is not significantly associated with reduced breast cancer risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».