Intake of Phytoestrogen Foods and Supplements Among Women Recently Diagnosed With Breast Cancer in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Phytoestrogens are found in foods such as soy (isoflavones) and flaxseed (lignans), and certain botanical supplements. Their role in estrogen receptor positive (ER+) breast cancer recurrence and treatment is controversial, and it is unknown how this affects intake among patients. The Ontario Cancer Registry was used to identify 417 population-based breast cancer cases (mean time from diagnosis was 57 days). A questionnaire was mailed to determine intake of phytoestrogen foods and supplements in the last 2 mo, changes since diagnosis and differences by ER tumor status or hormonal treatment. Of 278 (67%) respondents, 56% consumed soy foods, 39% consumed isoflavone-rich foods (tofu, soybeans, soy milk, soy nuts), and 70% ate lignan-rich foods, including flaxseed (33%). Only soy milk, flaxseed, and flaxseed bread were commonly consumed more than once/wk. Few patients (4%) took isoflavone (soy, red clover, kudzu, licorice, isoflavones) or lignan/flaxseed supplements. Since diagnosis, 17% started or stopped soy foods (most stopped); this was more prevalent among those receiving hormonal treatment (20%; 95% confidence interval (CI): 14, 26) than not (6%; 95% CI: 1, 12). No other differences by ER status or hormonal treatment were observed. Research is needed to confirm this and to explore influencing factors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».