Total and specific fluid consumption as determinants of bladder cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
We pooled the data from 6 case-control studies of bladder cancer with detailed information on fluid intake and water pollutants, particularly trihalomethanes (THM), and evaluated the bladder cancer risk associated with total and specific fluid consumption. The analysis included 2,729 cases and 5,150 controls. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for fluid consumption were adjusted for age, gender, study, smoking status, occupation and education. Total fluid intake was associated with an increased risk of bladder cancer in men. The adjusted OR for 1 l/day increase in intake was 1.08, (95% CI 1.03-1.14, p-value for linear trend <0.001), while no trend was observed in women (OR=1.04, 0.94-1.15; p-value=0.7). OR was 1.33 (1.12-1.58) for men in the highest category of intake (>3.5 l/day) as compared to those in the lowest (<or=2 l/day). An increased risk was associated with intake of tap water. OR for >2 l/day vs. <or=0.5 l/day was 1.46 (1.20-1.78), with a higher risk among men (OR=1.50, 1.21-1.88). No increased risk was observed for the same intake groups of nontap water in men (OR=0.97, 0.77-1.22) or in women (OR=0.85, 0.50-1.42). Increased bladder cancer risks were observed for an intake of >5 cups of coffee daily vs. <5 and for THM exposure, but neither exposure confounded or modified the OR for tap water intake. The association of bladder cancer with tap water consumption, but not with nontap water fluids, suggests that carcinogenic chemicals in tap water may explain the increased risk.
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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) | 0,006 | 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 ».