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Enregistrement W2038123867 · doi:10.1186/1475-2891-11-18

Association of total energy intake and macronutrient consumption with colorectal cancer risk: results from a large population-based case-control study in Newfoundland and Labrador and Ontario, Canada

2012· article· en· W2038123867 sur OpenAlexafffundabout
Zhuoyu Sun, Lin Liu, Peter Wang, Barbara Roebothan, Jin Zhao, Elizabeth Dicks, Michelle Cotterchio, Sharon Buehler, Peter T. Campbell, Patrick S. Parfrey

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensCancer Care OntarioMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineFamily historyClinical nutritionLogistic regressionDemographyColorectal cancerEpidemiologyPopulationEnvironmental healthCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diet is regarded as one of the most important environmental factors associated with colorectal cancer (CRC) risk. A recent report comprehensively concluded that total energy intake does not have a simple relationship with CRC risk, and that the data were inconsistent for carbohydrate, cholesterol and protein. The objective of this study was to identify the associations of CRC risk with dietary intakes of total energy, protein, fat, carbohydrate, fiber, and alcohol using data from a large case-control study conducted in Newfoundland and Labrador (NL) and Ontario (ON), Canada. METHODS: Incident colorectal cancer cases (n = 1760) were identified from population-based cancer registries in the provinces of ON (1997-2000) and NL (1999-2003). Controls (n = 2481) were a random sample of residents in each province, aged 20-74 years. Family history questionnaire (FHQ), personal history questionnaire (PHQ), and food frequency questionnaire (FFQ) were used to collect study data. Logistic regression was used to evaluate the association of intakes of total energy, macronutrients and alcohol with CRC risk. RESULTS: Total energy intake was associated with higher risk of CRC (OR: 1.56; 95% CI: 1.21-2.01, p-trend = 0.02, 5th versus 1st quintile), whereas inverse associations emerged for intakes of protein (OR: 0.85, 95%CI: 0.69-1.00, p-trend = 0.06, 5th versus 1st quintile), carbohydrate (OR: 0.81, 95%CI: 0.63-1.00, p-trend = 0.05, 5th versus 1st quintile) and total dietary fiber (OR: 0.84, 95% CI:0.67-0.99, p-trend = 0.04, 5th versus 1st quintile). Total fat, alcohol, saturated fatty acids, monounsaturated fatty acids, polyunsaturated fatty acids, and cholesterol were not associated with CRC risk. CONCLUSION: This study provides further evidence that high energy intake may increase risk of incident CRC, whereas diets high in protein, fiber, and carbohydrate may reduce the risk of the disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations52
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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