Alcohol intake and ovarian cancer risk: a pooled analysis of 10 cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Alcohol has been hypothesized to promote ovarian carcinogenesis by its potential to increase circulating levels of estrogen and other hormones; through its oxidation byproduct, acetaldehyde, which may act as a cocarcinogen; and by depletion of folate and other nutrients. Case-control and cohort studies have reported conflicting results relating alcohol intake to ovarian cancer risk. We conducted a pooled analysis of the primary data from ten prospective cohort studies. The analysis included 529 638 women among whom 2001 incident epithelial ovarian cases were documented. After study-specific relative risks (RR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated by Cox proportional hazards models, and then were pooled using a random effects model; no associations were observed for intakes of total alcohol (pooled multivariate RR=1.12, 95% CI 0.86-1.44 comparing > or =30 to 0 g day(-1) of alcohol) or alcohol from wine, beer or spirits and ovarian cancer risk. The association with alcohol consumption was not modified by oral contraceptive use, hormone replacement therapy, parity, menopausal status, folate intake, body mass index, or smoking. Associations for endometrioid, mucinous, and serous ovarian cancer were similar to the overall findings. This pooled analysis does not support an association between moderate alcohol intake and ovarian cancer 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».