Geographic Distribution of Liver and Stomach Cancers in Thailand in Relation to Estimated Dietary Intake of Nitrate, Nitrite, and Nitrosodimethylamine
Notice bibliographique
Résumé
It is our working hypothesis that the high rate of the liver and gastric cancers in North and Northeast Thailand is associated with increased daily dietary intake of nitrate, nitrite, and nitrosodimethylamine (NDMA). Samples of fresh and preserved Thai foods were systematically collected and analyzed from 1988 to 1996 and from 1998 to 2005. Consumption frequencies of various food items were determined on the basis of a dietary questionnaire given to 467 adults (212 males and 255 females) from 1998 to 2005. Food consumption data for the preceding and current year were collected and intakes (day, week, and month) of nitrate, nitrite, and NDMA were calculated. The trends in liver and stomach cancer age-standardized incidence rates (ASR) in four regions of Thailand were compared with the dietary intake of nitrate, nitrite, and NDMA in those same geographic regions. Mean daily intakes of nitrate of 155.7 mg/kg, of nitrite of 7.1 mg/kg, and of NDMA of 1.08 microg/kg per day were found. Significant differences in dietary nitrate, nitrite, and NDMA intakes were seen between various Thai regions (P < 0.0001), and these corresponded to the variations in liver and stomach cancer ASR values between the regions. Dietary factors are likely to play key roles in different stages of liver and stomach carcinogenesis in Thailand.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».