The Effect of Lactose Maldigestion on the Relationship Between Dairy Food Intake and Colorectal Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Dairy food consumption has been inconsistently shown to protect against colorectal cancer (CRC) in case-based studies, and no clear benefits against recurrent colonic polyps (CRP) have been reported. Based on population-based studies we have hypothesized that dairy food intake may have anti-CRC effects at both low intake lactase non-persistent (LNP) populations and at high intake lactase persistent (LP) subjects. We separately analyse existing case-based studies and divide origins into high LNP (>or= 80% LNP prevalence), low LNP (prevalence <or= 20%) and mid LNP countries (21-79% prevalence), which coincide with low, high, and mid quantity dairy food intake regions, respectively. Odds ratios and relative risks (RR) of highest versus lowest dairy intake within each group are analyzed together for assessment of protection against CRC and CRP. Eighty studies met stipulated criteria. Thirteen analyzed the effect on recurrent polyps. Forest plots from 2 regions, high LNP (low dairy food intake) RR = 0.84 [95% confidence interval (CI) = 0.73-0.97) and low LNP (high dairy food intake) RR = 0.80 (95% CI = 0.73-0.88) demonstrated significant protection against CRC. In mixed LNP/LP populations (mid dairy food intake) nonsignificant protection was found RR = 0.92 (95% CI = 0.79-1.06). Similar regional analysis for CRP failed to show significant protective effect in any region. This meta-analysis supports that the highest level of dairy food consumption protects subjects in both high and low LNP regions but not in areas with significant mixed LNP/LP populations. In both groups, dairy foods had no effect on polyp formation, suggesting it may only protect against CRC at late stages of promotion. These results raise the possibility that LNP/LP status may be partly responsible for the discrepant results with respect to the relationship between dairy food consumption and CRC.
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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) | 0,000 | 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 ».