A Population-Based Case-Control Study of Lung Cancer and Green Tea Consumption among Women Living in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic evidence regarding the association between the consumption of green tea and lung cancer is limited and inconclusive, although experimental studies have shown consistently that tea preparations and tea polyphenols may inhibit the induction of a variety of cancers, including lung cancer. In this population-based case-control study, we examined the association between past consumption of green tea and the risk of lung cancer. We identified 649 incident cases of primary lung cancer among women diagnosed from February 1992 through January 1994 using the population-based Shanghai Cancer Registry. We randomly selected a control group of 675 women from the Shanghai Residential Registry, frequency-matched to the expected age distribution of the cases. Green tea consumption was ascertained through face-to-face interviews. We estimated adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) using unconditional logistic regression. Among nonsmoking women, consumption of green tea was associated with a reduced risk of lung cancer (OR = 0.65; 95% CI = 0.45-0.93), and the risks decreased with increasing consumption. We found little association, however, among women who smoked (OR = 0.94; 95% CI = 0.40-2.22). The inconsistency in the association between drinking tea and the risk of lung cancer reported in previous studies may in part be due to inadequate control of confounding of active smoking.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».