The Role of Tomato Products and Lycopene in the Prevention of Prostate Cancer: A Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether intake of tomato products reduces the risk of prostate cancer using a meta-analysis. METHODS: We systematically searched MEDLINE and EMBASE and contacted authors to identify potential studies. Log relative risks (RRs) were weighed by the inverse of their variances to obtain a pooled estimate with its 95% confidence interval (CI). Logistic regression and Poisson regression analyses were used to determine the effect produced by a daily intake of one serving of tomato product. RESULTS: Eleven case-control studies and 10 cohort studies or nested case-control studies presented data on the use of tomato, tomato products, or lycopene and met our inclusion criteria. Compared with nonfrequent users of tomato products (1st quartile of intake), the RR of prostate cancer among consumers of high amounts of raw tomato (5th quintile of intake) was 0.89 (95% CI 0.80-1.00). For high intake of cooked tomato products, this RR was 0.81 (95% CI 0.71-0.92). The RR of prostate cancer related to an intake of one serving/day of raw tomato (200 g) was 0.97 (95% CI 0.85-1.10) for the case-control studies and 0.78 (95% CI 0.66-0.92) for cohort studies. CONCLUSIONS: Our results show that tomato products may play a role in the prevention of prostate cancer. However, this effect is modest and restricted to high amounts of tomato intake. Further research is needed to determine the type and quantity of tomato products with respect to their role in preventing prostate cancer.
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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».