Dietary patterns and breast cancer risk among women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Breast cancer is the most common type of cancer in women worldwide. Several studies have examined the role of single nutrients and food groups in breast cancer pathogenesis but fewer investigations have addressed the role of dietary patterns. Our main objective was to identify the relationship between major dietary patterns and breast cancer risk among Iranian women. DESIGN: Hospital-based case-control study. SETTING: Shohada Teaching Hospital, Tehran, Iran. SUBJECTS: Overall, 100 female patients aged 30-65 years with breast cancer and 174 female hospital controls were included in the present study. Dietary intake was assessed using a valid and reliable semi-quantitative FFQ consisting of 168 food items. RESULTS: Two dietary patterns were identified explaining 24·31 % of dietary variation in the study population. The 'healthy' food pattern was characterized by the consumption of vegetables, fruits, low-fat dairy products, legumes, olive and vegetable oils, fish, condiments, organ meat, poultry, pickles, soya and whole grains; while the 'unhealthy' food pattern was characterized by the consumption of soft drinks, sugars, tea and coffee, French fries and potato chips, salt, sweets and desserts, hydrogenated fats, nuts, industrial juice, refined grains, and red and processed meat. Compared with the lowest tertile, women in the highest tertile of the 'healthy' dietary pattern score had 75 % decreased risk of breast cancer (OR = 0·25, 95 % CI 0·08, 0·78), whereas women in the highest tertile of the 'unhealthy' dietary pattern had a significantly increased breast cancer risk (OR = 7·78, 95 % CI 2·31, 26·22). CONCLUSIONS: A healthy dietary pattern may be negatively associated with breast cancer risk, while an unhealthy dietary pattern is likely to increase the risk among Iranian women.
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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) | 0,001 | 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 ».