Dairy Products and Ovarian Cancer: A Pooled Analysis of 12 Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dairy foods and their constituents (lactose and calcium) have been hypothesized to promote ovarian carcinogenesis. Although case-control studies have reported conflicting results for dairy foods and lactose, several cohort studies have shown positive associations between skim milk, lactose, and ovarian cancer. METHODS: A pooled analysis of the primary data from 12 prospective cohort studies was conducted. The study population consisted of 553,217 women among whom 2,132 epithelial ovarian cases were identified. Study-specific relative risks and 95% confidence intervals were calculated by Cox proportional hazards models and then pooled by a random-effects model. RESULTS: No statistically significant associations were observed between intakes of milk, cheese, yogurt, ice cream, and dietary and total calcium intake and risk of ovarian cancer. Higher lactose intakes comparing > or = 30 versus <10 g/d were associated with a statistically significant higher risk of ovarian cancer, although the trend was not statistically significant (pooled multivariate relative risk, 1.19; 95% confidence interval, 1.01-1.40; P(trend) = 0.19). Associations for endometrioid, mucinous, and serous ovarian cancer were similar to the overall findings. DISCUSSION: Overall, no associations were observed for intakes of specific dairy foods or calcium and ovarian cancer risk. A modest elevation in the risk of ovarian cancer was seen for lactose intake at the level that was equivalent to three or more servings of milk per day. Because a new dietary guideline recommends two to three servings of dairy products per day, the relation between dairy product consumption and ovarian cancer risk at these consumption levels deserves further examination.
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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 | 0,018 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».