Salivary Gland Cancer: An Exploratory Analysis of Dietary Factors
Notice bibliographique
Résumé
This study was an exploratory analysis of dietary and other risk factors for primary salivary gland cancer in a population-based case-control study in Ontario, Canada. Cases were men and women diagnosed between 1995 and 1996 with a first primary cancer of the salivary gland, identified through the Ontario Cancer Registry. Controls were an age-matched random sample of the population of Ontario, identified through property assessment files. Cases (n = 91) and controls (n = 1897) completed a self-administered questionnaire with information on diet, smoking, height and weight, and other lifestyle and socio-demographic factors. Multivariate logistic regression was used to estimate odds ratios (ORs) and corresponding 95% confidence intervals (CIs). Among dietary variables, high relative to low intakes of alcohol (OR: 1.26; 95% CI: 0.68-2.35), fruits (OR: 1.26; 95% CI: 0.68-2.33), sweets (OR: 1.66; 95% CI: 0.85-3.25), dairy (OR: 1.41; 95% CI: 0.77-2.58), and starchy foods (OR: 1.78; 95% CI: 0.96-3.3) were associated with non-statistically significant increased risk of salivary gland cancer; whereas vegetables and meats were linked with non-statistically significant decreased risks of the disease. Among non-diet factors, male sex, obese BMI, exposure to occupational radiation, family history of cancer, and household income were suggestive of increased disease risk. Future work with larger numbers of cases are needed to further explore these associations.
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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 ».