Applying the Precautionary Principle to Nutrition and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: Research has identified certain foods and dietary patterns that are associated with reduced cancer risk and improved survival after cancer diagnosis. This research has formed the basis for dietary guidance issued by cancer organizations. Unfortunately, gaps within nutrition research have made it difficult to make recommendations in some areas. This review specifies suggested dietary guidance in which evidence of a dietary influence on cancer risk is substantial, even if not conclusive. Evidence summaries within the review are based on the 2007 report of the World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research. This review also describes advantages and disadvantages of following the suggested dietary guidance and includes putative mechanisms involved in cancer progression. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Suggested dietary guidance where evidence is sufficiently compelling include (1) limiting or avoiding dairy products to reduce the risk of prostate cancer; (2) limiting or avoiding alcohol to reduce the risk of cancers of the mouth, pharynx, larynx, esophagus, colon, rectum, and breast; (3) avoiding red and processed meat to reduce the risk of cancers of the colon and rectum; (4) avoiding grilled, fried, and broiled meats to reduce the risk of cancers of the colon, rectum, breast, prostate, kidney, and pancreas; (5) consumption of soy products during adolescence to reduce the risk of breast cancer in adulthood and to reduce the risk of recurrence and mortality for women previously treated for breast cancer; and (6) emphasizing fruits and vegetables to reduce risk of several common forms of cancer. CONCLUSION: By adopting the precautionary principle for nutrition research, this review aims to serve as a useful tool for practitioners and patients.
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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 | 0,016 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,034 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».