Soy consumption and phytoestrogens: effect on serum prostate specific antigen when blood lipids and oxidized low-density lipoprotein are reduced in hyperlipidemic men.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Herbal remedies high in phytoestrogens have been shown to reduce serum prostate specific antigen (PSA) and have been proposed as a treatment for prostate cancer. Soy proteins used to lower serum cholesterol are rich sources of phytoestrogens. Therefore, we assessed the effect of soy consumption on serum PSA in men who had participated in cholesterol lowering studies. MATERIALS AND METHODS: For 3 to 4 weeks 46 healthy middle-aged men with a range of starting PSA values took soy (mean 44 gm. soy protein daily, 116 mg. isoflavones daily) or control foods, and a subgroup of men took a lower level of soy supplements for 3 months. PSA was measured at the start and end of each treatment. RESULTS: Soy had no significant effect on serum total or free PSA, independent of PSA starting value or isoflavone intake. The lack of effect on PSA was seen, although soy intake was sufficient to reduce low-density lipoprotein cholesterol (5.8 +/- 2.2%, p = 0.012), the estimated coronary heart disease risk (6.1 +/- 2.8% for 10 years, p = 0.032) and the serum concentration of oxidized low-density lipoprotein measured as conjugated dienes (9.5 +/- 3.4%, p = 0.008) in the 3 to 4-week study. In addition, the lack of effect of soy on PSA persisted for the 3 months of the extended study. CONCLUSIONS: At levels of soy intake which reduce low-density lipoprotein cholesterol any potential benefits of soy consumption on prostate cancer are likely to occur for reasons other than alterations in hormone activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».