Physical activity and risk of prostate cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort
Notice bibliographique
Résumé
The evidence concerning the possible association between physical activity and the risk of prostate cancer is inconsistent and additional data are needed. We examined the association between risk of prostate cancer and physical activity at work and in leisure time in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort. In our study, including 127,923 men aged 20-97 years from 8 European countries, 2,458 cases of prostate cancer were identified during 8.5 years of followup. Using the Cox proportional hazards model, we investigated the associations between prostate cancer incidence rate and occupational activity and leisure time activity in terms of participation in sports, cycling, walking and gardening; a metabolic equivalent (MET) score based on weekly time spent on the 4 activities; and a physical activity index. MET hours per week of leisure time activity, higher score in the physical activity index, participation in any of the 4 leisure time activities, and the number of leisure time activities in which the participants were active were not associated with prostate cancer incidence. However, higher level of occupational physical activity was associated with lower risk of advanced stage prostate cancer (p(trend) = 0.024). In conclusion, our data support the hypothesis of an inverse association between advanced prostate cancer risk and occupational physical activity, but we found no support for an association between prostate cancer risk and leisure time physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».