Dietary patterns and risk of prostate cancer in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Dietary patterns reflect combinations of dietary exposures, and here we examine these in relation to prostate cancer risk. In a case-control study, 80 incident primary prostate cancer cases and 334 urology clinic controls were enrolled from 1997 through 1999 in Kingston, Ontario, Canada. Food-frequency questionnaires were completed prior to diagnosis and assessed intake in the 1-year period 2-3 years prior to enrollment. Among controls, dietary intake was used in principal components analyses to identify patterns that were then evaluated with all subjects in relation to prostate cancer risk using unconditional logistic regression, controlling for age. Four dietary patterns were identified: Healthy Living, Traditional Western, Processed and Beverages. Increased prostate cancer risk is apparent in relation to the Processed pattern, composed of processed meats, red meats, organ meats, refined grains, white bread, onions and tomatoes, vegetable oil and juice, soft drinks and bottled water. The OR for the highest tertile compared to baseline is 2.75 (95% CI 1.40-5.39), with a dose-response pattern (trend test p < 0.0035). Our results suggest that a dietary pattern including refined grain products, processed meats and red and organ meats contributes to increased prostate cancer risk. Since dietary information was collected before subjects knew their diagnosis, recall bias was avoided.
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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 ».