Specific fatty acid intake and the risk of pancreatic cancer in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The possible association of specific fatty acid (FA) intake and pancreatic cancer risk was investigated in a population-based case-control study of 462 histologically confirmed cases and 4721 frequency-matched controls in eight Canadian provinces between 1994 and 1997. Dietary intake was assessed by means of a self-administered food frequency questionnaire. Unconditional logistic regression was used to assess associations between dietary FAs and pancreatic cancer risk. After adjustment for age, province, body mass index, smoking, educational attainment, fat and total energy intake, statistically significant inverse associations were observed between pancreatic cancer risk and palmitate (odds ratios (ORs)=0.73; 95% confidence intervals (CIs) 0.56-0.96; P-trend=0.02), stearate (OR=0.70; 95% CI 0.51-0.94; P-trend=0.04), oleate (OR=0.75; 95% CI 0.55-1.02; P-trend=0.04), saturated FAs (OR=0.67; 95% CI 0.50-0.91; P-trend=0.01), and monounsaturated FAs (OR=0.72; 95% CI 0.53-0.98; P-trend=0.02), when comparing the highest quartile of intake to the lowest. Significant interactions were detected between body mass index and both saturated and monounsaturated FAs, with a markedly reduced risk associated with intake of stearate (OR=0.36; 95% CI 0.18-0.70; P-trend=0.001), oleate (OR=0.36; 95% CI 0.19-0.72; P-trend=0.002), saturated FAs (OR=0.35; 95% CI 0.18-0.67; P-trend=0.002), and monounsaturated FAs (OR=0.32; 95% CI 0.16-0.63; P-trend<0.0001) among subjects who are obese. The results suggest that substituting polyunsaturated FAs with saturated or monounsaturated FAs may reduce pancreatic cancer risk, independently of total energy intake, particularly among obese subjects.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».