Endometrial cancer and meat consumption
Notice bibliographique
Résumé
Diet plays an important role in the etiology of certain cancers, but there is limited evidence with regard to the association between diet and risk of endometrial cancer. Few prospective studies have investigated meat intake as a potential determinant of endometrial cancer risk. The objective of this study was to examine the association between endometrial cancer risk and total meat, red meat, processed meat, fish, and poultry intake. We conducted a case-cohort analysis within the Canadian Study of Diet, Lifestyle, and Health, a prospective cohort of 73 909 adults (39 614 women). Participants were recruited from 1992 to 1999, predominantly from three Canadian universities. We conducted a linkage with the Ontario Cancer Registry for the years 1992-2007 for the female cohort members, who resided in Ontario at the time of enrollment (n=26 024), to yield data on cancer incidence. The analytic sample was comprised of 107 incident cases and 1830 subcohort members, the latter being an age-stratified sample of the full cohort. A nonsignificant increase in the risk of endometrial cancer was associated with increased consumption of red meat [hazard ratio (HR)=1.62, 95% confidence intervals (CI)=0.86-3.08, for high vs. low intake; P trend=0.13)], processed meat (HR=1.45, 95% CI=0.80-2.61, for high vs. low intake; P trend=0.058), and all meat combined (HR=1.50, 95% CI=0.78-2.89, for high vs. low intake; P trend=0.14). No clear patterns were noted for poultry or fish. The results of this study, although based on a limited number of cases, suggest that relatively high meat intake may be associated with increased risk of endometrial cancer.
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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) | 0,002 | 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 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 ».