Dietary patterns and risk of cancer of various sites in the Norwegian European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort: the Norwegian Women and Cancer study
Notice bibliographique
Résumé
An indicator of common diets among groups of individuals can be found by identifying dietary patterns. We found previously six dietary patterns in the Norwegian European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort and labelled them fish, healthy, average, western, bread and alcohol. We examined the relationship between the different patterns and risk of total cancer, breast cancer and gastrointestinal cancers in 34 471 women from the Norwegian European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort, in which there were 1355 cancer cases. The hazard ratios and their corresponding 95% confidence intervals were estimated using Cox proportional hazards regression. Stratified analysis on menopausal status and smoking status was performed. Alcohol, meat, fish and fruit and vegetable consumption are suspected to have an influence on different cancers; thus we decided to perform stratified analysis on high versus low consumption of the above-mentioned variables as well. We found no overall relationship between cancers and the six different dietary patterns in this study. When stratifying on alcohol consumption, fruit and vegetable consumption and fatty fish consumption, there was a statistically higher risk of total cancer and breast cancer with high alcohol consumption, and a significantly higher risk of breast cancer with low consumption of fruit and vegetables or with low consumption of fatty fish in the western group only. A significantly higher risk of total cancer with low intake of fatty fish in the alcohol group was also observed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».