The Effects of Green Tea Consumption on Incidence of Breast Cancer and Recurrence of Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Green tea is widely used by women for the prevention and treatment of breast cancer. The authors aimed to determine the efficacy of green tea ingestion on the risk of breast cancer development and the risk of breast cancer recurrence. METHODS: The authors conducted a systematic review and meta-analyses of observational studies from systematic searches of 8 electronic data sources and contact with authors. They included studies assessing breast cancer incidence and recurrence. RESULTS: Results: The pooled relative risk (RR) of developing breast cancer for the highest levels of green tea consumption in cohort studies was 0.89 (95% confidence interval [CI], 0.71-1.1; P= .28; I(2)= 0%), and in case control studies, the odds ratio was 0.44 (95% CI, 0.14-1.31; P= .14; I(2)= 47%). The pooled RR of cohort studies for breast cancer recurrence in all stages was 0.75 (95% CI, 0.47-1.19; P= .22; I(2)= 37%). A subgroup analysis of recurrence in stage I and II disease showed a pooled RR in cohort studies of 0.56 (95% CI, 0.38-0.83; P= .004; I2= 0%). Dose-response relationships were evident in only 3 of the 7 studies. CONCLUSION: To date, the epidemiological data indicates that consumption of 5 or more cups of green tea a day shows a non-statistically significant trend towards the prevention of breast cancer development. Evidence indicates that green tea consumption may possibly help prevent breast cancer recurrence in early stage (I and II) cancers. However, conclusions as to the potential therapeutic application of green tea are currently impossible to make due to the small number of studies conducted, the lack of any clinical trial evidence, the lack of a consistent dose-response relationship, and the potential for interaction with standard care.
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 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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».