Risk of Colon Cancer and Coffee, Tea, and Sugar-Sweetened Soft Drink Intake: Pooled Analysis of Prospective Cohort Studies
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: The relationships between coffee, tea, and sugar-sweetened carbonated soft drink consumption and colon cancer risk remain unresolved. METHODS: We investigated prospectively the association between coffee, tea, and sugar-sweetened carbonated soft drink consumption and colon cancer risk in a pooled analysis of primary data from 13 cohort studies. Among 731 441 participants followed for up to 6-20 years, 5604 incident colon cancer case patients were identified. Study-specific relative risks (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated using Cox proportional hazards models and then pooled using a random-effects model. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Compared with nonconsumers, the pooled multivariable relative risks were 1.07 (95% CI = 0.89 to 1.30, P(trend) = .68) for coffee consumption greater than 1400 g/d (about six 8-oz cups) and 1.28 (95% CI = 1.02 to 1.61, P(trend) = .01) for tea consumption greater than 900 g/d (about four 8-oz cups). For sugar-sweetened carbonated soft drink consumption, the pooled multivariable relative risk comparing consumption greater than 550 g/d (about 18 oz) to nonconsumers was 0.94 (95% CI = 0.66 to 1.32, P(trend) = .91). No statistically significant between-studies heterogeneity was observed for the highest category of each beverage consumed (P > .20). The observed associations did not differ by sex, smoking status, alcohol consumption, body mass index, physical activity, or tumor site (P > .05). CONCLUSIONS: Drinking coffee or sugar-sweetened carbonated soft drinks was not associated with colon cancer risk. However, a modest positive association with higher tea consumption is possible and requires further study.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle