Fat, Protein, and Meat Consumption and Renal Cell Cancer Risk: A Pooled Analysis of 13 Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Results of several case-control studies suggest that high consumption of meat (all meat, red meat, or processed meat) is associated with an increased risk of renal cell cancer, but only a few prospective studies have examined the associations of intakes of meat, fat, and protein with renal cell cancer. METHODS: We conducted a pooled analysis of 13 prospective studies that included 530,469 women and 244,483 men and had follow-up times of up to 7-20 years to examine associations between meat, fat, and protein intakes and the risk of renal cell cancer. All participants had completed a validated food frequency questionnaire at study entry. Using the primary data from each study, we calculated the study-specific relative risks (RRs) for renal cell cancer by using Cox proportional hazards models and then pooled these RRs by using a random-effects model. All statistical tests were two-sided. RESULTS: A total of 1,478 incident cases of renal cell cancer were identified (709 in women and 769 in men). We observed statistically significant positive associations or trends in pooled age-adjusted models for intakes of total fat, saturated fat, monounsaturated fat, polyunsaturated fat, cholesterol, total protein, and animal protein. However, these associations were attenuated and no longer statistically significant after adjusting for body mass index, fruit and vegetable intake, and alcohol intake. For example, the pooled age-adjusted RR of renal cell cancer for the highest vs the lowest quintile of intake for total fat was 1.30 (95% confidence interval [CI] = 1.08 to 1.56; P(trend) = .001) and for total protein was 1.17 (95% CI = 0.99 to 1.38; P(trend) = .02). By comparison, the pooled multivariable RR for the highest vs the lowest quintile of total fat intake was 1.10 (95% CI = 0.92 to 1.32; P(trend) = .31) and of total protein intake was 1.06 (95% CI = 0.89 to 1.26; P(trend) = .37). Intakes of red meat, processed meat, poultry, or seafood were not associated with the risk of renal cell cancer. CONCLUSIONS: Intakes of fat and protein or their subtypes, red meat, processed meat, poultry, and seafood are not associated with risk of renal cell cancer.
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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 | 0,028 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».