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Enregistrement W2033303879 · doi:10.3390/nu6126095

The Role of Dietary Fat throughout the Prostate Cancer Trajectory

2014· review· en· W2033303879 sur OpenAlexafffund
Katie M. Di Sebastiano, Marina Mourtzakis

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerProstateInternal medicineOncologyObesityAngiogenesisDiseaseSaturated fatRisk factorEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the second most common cancer diagnosed world-wide; however, patients demonstrate exceptionally high survival rates. Many lifestyle factors, including obesity and diet, are considered risk factors for advanced prostate cancer. Dietary fat is a fundamental contributor to obesity and may be specifically important for prostate cancer patients. Prostate cancer treatment can result in changes in body composition, affecting quality of life for survivors by increasing the risk of co-morbidities, like cardiovascular disease and diabetes. We aim to examine dietary fat throughout the prostate cancer treatment trajectory, including risk, cancer development and survivorship. Focusing on one specific nutrient throughout the prostate cancer trajectory provides a unique perspective of dietary fat in prostate cancer and the mechanisms that may exacerbate prostate cancer risk, progression and recurrence. Through this approach, we noted that high intake of dietary fat, especially, high intake of animal and saturated fats, may be associated with increased prostate cancer risk. In contrast, a low-fat diet, specifically low in saturated fat, may be beneficial for prostate cancer survivors by reducing tumor angiogenesis and cancer recurrence. The insulin-like growth factor (IGF)/Akt signaling pathway appears to be the key pathway moderating dietary fat intake and prostate cancer development and progression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations61
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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