Evaluation of Relationships Among National Colorectal Cancer Mortality Rates, Genetic Lactase Non-Persistence Status, and Per Capita Yearly Milk and Milk Product Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is one of the leading causes of mortality in Western countries. Its putative pathogenesis revolves around genetic and environmental factors, particularly diet. One of the most studied dietary factors, dairy product intake, is still debated as a protective agent. The role of lactose as a candidate prebiotic (stimulating lactic acid bacteria) and its relation to genetic lactase non-persistence (LNP) status has not been evaluated. We undertook a review and analysis of national per capita dairy product consumption, national LNP prevalence, and national CRC mortality rates (CRCM) to determine whether relationships existed among these variables. Data on these three items were obtained from the available literature. A negative binomial regression model was used to compare national LNP status with national CRCM rates for three time periods. Pearson correlation was used to compare national per capita dairy food intake with national CRCM rates for the approximate midpoint time period of reviewed articles. We found that there was a significant positive correlation between per capita dairy food intake and CRCM rates. However, there was also a significant negative correlation between national LNP prevalence and CRCM rates. Population-based studies supported the suggestion that in both homogeneous high and homogeneous low prevalence LNP countries characterized by low and high dairy food intake respectively, dairy food consumption exerted a protective effect against CRC and CRCM rate. Because some population studies contradict the hypotheses that dairy food intake promotes CRC or that LNP status protects against CRC, we hypothesize that dairy food consumption may operate by two distinct mechanisms--one that operates at low doses in LNP subjects and another in high doses in non-LNP subjects.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».