Fruit and Vegetable Intake and Risk of Breast Cancer by Hormone Receptor Status
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estrogen receptor-negative (ER(-)) breast cancer has few known or modifiable risk factors. Because ER(-) tumors account for only 15% to 20% of breast cancers, large pooled analyses are necessary to evaluate precisely the suspected inverse association between fruit and vegetable intake and risk of ER(-) breast cancer. METHODS: Among 993 466 women followed for 11 to 20 years in 20 cohort studies, we documented 19 869 estrogen receptor positive (ER(+)) and 4821 ER(-) breast cancers. We calculated study-specific multivariable relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) using Cox proportional hazards regression analyses and then combined them using a random-effects model. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Total fruit and vegetable intake was statistically significantly inversely associated with risk of ER(-) breast cancer but not with risk of breast cancer overall or of ER(+) tumors. The inverse association for ER(-) tumors was observed primarily for vegetable consumption. The pooled relative risks comparing the highest vs lowest quintile of total vegetable consumption were 0.82 (95% CI = 0.74 to 0.90) for ER(-) breast cancer and 1.04 (95% CI = 0.97 to 1.11) for ER(+) breast cancer (P (common-effects) by ER status < .001). Total fruit consumption was non-statistically significantly associated with risk of ER(-) breast cancer (pooled multivariable RR comparing the highest vs lowest quintile = 0.94, 95% CI = 0.85 to 1.04). CONCLUSIONS: We observed no association between total fruit and vegetable intake and risk of overall breast cancer. However, vegetable consumption was inversely associated with risk of ER(-) breast cancer in our large pooled analyses.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle