Dairy Foods, Calcium, and Colorectal Cancer: A Pooled Analysis of 10 Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies in animals have suggested that calcium may reduce the risk of colorectal cancer. However, results from epidemiologic studies of intake of calcium or dairy foods and colorectal cancer risk have been inconclusive. METHODS: We pooled the primary data from 10 cohort studies in five countries that assessed usual dietary intake by using a validated food frequency questionnaire at baseline. For most studies, follow-up was extended beyond that in the original publication. The studies included 534 536 individuals, among whom 4992 incident cases of colorectal cancer were diagnosed between 6 and 16 years of follow-up. Pooled multivariable relative risks for categories of milk intake and quintiles of calcium intake and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Milk intake was related to a reduced risk of colorectal cancer. Compared with the lowest category of intake (<70 g/day), relative risks of colorectal cancer for increasing categories (70-174, 175-249, and > or =250 g/day) of milk intake were 0.94 (95% CI = 0.86 to 1.02), 0.88 (95% CI = 0.81 to 0.96), and 0.85 (95% CI = 0.78 to 0.94), respectively (P(trend)<.001). Calcium intake was also inversely related to the risk of colorectal cancer. The relative risk for the highest versus the lowest quintile of intake was 0.86 (95% CI = 0.78 to 0.95; P(trend) =.02) for dietary calcium and 0.78 (95% CI = 0.69 to 0.88; P(trend)<.001) for total calcium (combining dietary and supplemental sources). These results were consistent across studies and sex. The inverse association for milk was limited to cancers of the distal colon (P(trend)<.001) and rectum (P(trend) =.02). CONCLUSION: Higher consumption of milk and calcium is associated with a lower risk of colorectal 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 | 0,019 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 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 ».