Glycemic index, glycemic load and risk of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Dietary carbohydrates have different glycemic and insulinemic potentials depending on type (glycemic index, GI) and amount (glycemic load, GL) of carbohydrate consumed or both. Insulin in turn has been implicated as a risk factor for several cancers, including that of the prostate. We assessed the relationship of GI and GL with prostate cancer risk in a multicenter case-control study. Cases and controls were recruited between 1991 and 2002 in the network of major teaching and general hospitals in 4 Italian areas. Cases were 1,204 men (age range 46-74 years) admitted for incident, histologically confirmed prostate cancer. Controls were 1,352 men (age range 46-74 years) admitted for acute, nonmalignant conditions unrelated to long-term modifications of diet. ORs of prostate cancer and the corresponding 95% CIs were derived using unconditional multiple logistic regression, including terms for age, study center, education, family history of prostate cancer, smoking, body mass index, physical activity, alcohol consumption, intake of energy, fiber and lycopenes. Compared to the lowest quintile of GI, the ORs were 1.23, 1.24, 1.47 and 1.57 for subsequent levels of GI. The corresponding values for GL were 0.91, 1.00, 1.20 and 1.41. No heterogeneity was found among strata of selected covariates. We found direct relations between dietary GI and GL and prostate cancer risk. Correcting for potential confounding factors did not substantially modify these associations.
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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 ».