Notice bibliographique
Résumé
The authors conducted a population-based, case-control study of 21,022 incident cases of 19 types of cancer and 5,039 controls aged 20-76 years during 1994-1997 to examine the association between obesity and the risks of various cancers. Compared with people with a body mass index of less than 25 kg/m(2), obese (body mass index of > or = 30 kg/m(2)) men and women had an increased risk of overall cancer (multivariable adjusted odds ratio = 1.34, 95% confidence interval (CI): 1.22, 1.48), non-Hodgkin's lymphoma (odds ratio = 1.46, 95% CI: 1.24, 1.72), leukemia (odds ratio = 1.61, 95% CI: 1.32, 1.96), multiple myeloma (odds ratio = 2.06, 95% CI: 1.46, 2.89), and cancers of the kidney (odds ratio = 2.74, 95% CI: 2.30, 3.25), colon (odds ratio = 1.93, 95% CI: 1.61, 2.31), rectum (odds ratio = 1.65, 95% CI: 1.36, 2.00), pancreas (odds ratio = 1.51, 95% CI: 1.19, 1.92), breast (in postmenopausal women) (odds ratio = 1.66, 95% CI: 1.33, 2.06), ovary (odds ratio = 1.95, 95% CI: 1.44, 2.64), and prostate (odds ratio = 1.27, 95% CI: 1.09, 1.47). Overall, excess body mass accounted for 7.7% of all cancers in Canada-9.7% in men and 5.9% in women. This study provides further evidence that obesity increases the risk of overall cancer, non-Hodgkin's lymphoma, leukemia, multiple myeloma, and cancers of the kidney, colon, rectum, breast (in postmenopausal women), pancreas, ovary, and prostate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».