Case-Control Study of Dietary Patterns and Endometrial Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Dietary patterns, rather than intakes of specific foods or nutrients, may influence risk of endometrial cancer (EC). This population-based case-control study in Canada (2002-2006) included incident EC cases (n = 506) from the Alberta Cancer Registry and controls frequency age-matched to cases (n = 981). Past-year dietary patterns were defined using factor analysis of food frequency questionnaire data. Logistic regression was used to estimate EC risk within quartiles of dietary patterns. Three patterns (sweets, meat, plants) explained 23% of the variance in the dietary data. In multivariable models, EC risk was significantly reduced by 30% for women in the highest quartile of the healthier plants pattern (OR = 0.70, 95% CI 0.50-0.98, P trend = 0.02). When stratified by body mass index (BMI; kg/m(2)), risk was further reduced among overweight or obese women with a BMI ≥25 (OR = 0.57, 95% CI 0.39-0.83; P trend = 0.004). EC was not associated with the less healthy sweets and meat patterns. However, risk was modestly, but not significantly, elevated for higher intakes of the meat pattern among overweight or obese women. A mostly plant-based dietary pattern may reduce EC risk. Recommendations for risk reduction should focus on maintaining a healthy weight and the role of diet should be studied further.
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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 ».