Use of Folic Acid–Containing Supplements after a Diagnosis of Colorectal Cancer in the Colon Cancer Family Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supplement use among cancer patients is high, and folic acid intake in particular may adversely affect the progression of colorectal cancer. Few studies have evaluated the use of folic acid-containing supplements (FAS) and its predictors in colorectal cancer patients. OBJECTIVE: To assess the use of FAS, change in use, and its predictors after colorectal cancer diagnosis. DESIGN: We used logistic regression models to investigate predictors of FAS use and its initiation after colorectal cancer diagnosis in 1,092 patients recruited through the Colon Cancer Family Registry. RESULTS: The prevalence of FAS use was 35.4% before and 55.1% after colorectal cancer diagnosis (P = 0.004). Women were more likely than men to use FAS after diagnosis [odds ratio (OR), 1.47; 95% confidence interval (95% CI), 1.14-1.89], as were those consuming more fruit (P(trend) < 0.0001) or vegetables (P(trend) = 0.001), and U.S. residents (P < 0.0001). Less likely to use FAS after diagnosis were nonwhite patients (OR, 0.66; 95% CI, 0.45-0.97), current smokers (OR, 0.67; 95% CI, 0.46-0.96), and those with higher meat intake (P(trend) = 0.03). Predictors of FAS initiation after diagnosis were generally similar to those of FAS use after diagnosis, although associations with race and vegetable intake were weaker and those with exercise stronger. CONCLUSIONS: Our analysis showed substantial increases in the use of FAS after diagnosis with colorectal cancer, with use or initiation more likely among women, Caucasians, U.S. residents, and those with a health-promoting life-style. IMPACT: Studies of cancer prognosis that rely on prediagnostic exposure information may result in substantial misclassification.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».