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Enregistrement W2039680587 · doi:10.1080/01635581.2013.779384

Cooking Methods and Esophageal Squamous Cell Carcinoma in High-Risk Areas of Iran

2013· article· en· W2039680587 sur OpenAlexaff
Roya Hakami, Arash Etemadi, Farin Kamangar, Akram Pourshams, Javad Mohtadinia, Mehdi Saberi Firoozi, Nicholas Birkett, Paolo Boffetta, Sanford M. Dawsey, Reza Malekzadeh

Notice bibliographique

RevueNutrition and Cancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthTabriz University of Medical Sciences
Mots-clésMedicineCooking methodsCooking oilEtiologyEsophageal squamous cell carcinomaEnvironmental healthEsophageal cancerInternal medicineFood scienceGastroenterologyCarcinomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cooking methods have been implicated in the etiology of gastrointestinal cancers, reflecting exposure to potential carcinogens as results of cooking. We used a validated food frequency questionnaire and a pretested cooking method questionnaire in 3 groups: 40 esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) cases from a high-risk area in northeast of Iran, 40 healthy subjects from the same high-risk area, and 40 healthy subjects from a low-risk area in Southern Iran. We compared the frequency of boiling, grilling, and frying, and the frying score among these 3 groups. We also calculated "frying index" by multiplying the frequency of each fried food item by its frying score. Mean frying to boiling ratios were 18.2:1, 12.8:1, and 2.6:1 for cases, high-risk controls, and low-risk controls, respectively (P < 0.01). Reuse of cooking oil for frying was reported in 37.5% of the ESCC cases, 25% of high-risk controls, and 7.5% of low-risk controls (P < 0.001). Frying index was higher in the high-risk than in the low-risk controls (P < 0.001) and in cases than in the high-risk controls (P < 0.05) after adjusting for smoking, opium use, rural residence, education, and ethnicity. High-temperature cooking and frying may be associated with increased risk of ESCC in high-risk areas.

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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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