Dietary patterns and risk of pancreatic cancer
Notice bibliographique
Résumé
To investigate associations between broad dietary patterns and pancreatic cancer risk, we conducted a case-control study of 585 histologically confirmed pancreatic cancer cases and 4,779 population-based controls in 8 Canadian provinces between 1994 and 1997. Dietary intake was assessed using a FFQ. Major dietary patterns were identified by factor analysis. Unconditional logistic regression was used to describe associations between dietary pattern scores and risk of pancreatic cancer. Three dietary patterns were identified: Western, characterized by high intake of processed meats, sweets and desserts, refined grains and potatoes; fruits and vegetables, characterized by high intake of fresh fruits and cruciferous vegetables; drinker, characterized by high consumption of liquor, wine and beer. After adjustment for age, BMI, smoking, physical activity, province, educational attainment and total energy intake, the fruits and vegetables pattern was associated with a 49% reduction in pancreatic risk among men (OR = 0.51, 95% CI 0.29-0.90, p = 0.004) when comparing the highest and lowest quartiles of dietary pattern scores. No significant relationship was observed with the Western and drinker patterns. Although the response rate for eligible, recruited subjects was relatively low, our results suggest that the fruits and vegetables dietary pattern reduces pancreatic cancer risk among men.
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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) | 0,000 | 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 ».