Dietary Carotenoids and Risk of Lung Cancer in a Pooled Analysis of Seven Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Intervention trials with supplemental beta-carotene have observed either no effect or a harmful effect on lung cancer risk. Because food composition databases for specific carotenoids have only become available recently, epidemiological evidence relating usual dietary levels of these carotenoids with lung cancer risk is limited. We analyzed the association between lung cancer risk and intakes of specific carotenoids using the primary data from seven cohort studies in North America and Europe. Carotenoid intakes were estimated from dietary questionnaires administered at baseline in each study. We calculated study-specific multivariate relative risks (RRs) and combined these using a random-effects model. The multivariate models included smoking history and other potential risk factors. During follow-up of up to 7-16 years across studies, 3,155 incident lung cancer cases were diagnosed among 399,765 participants. beta-Carotene intake was not associated with lung cancer risk (pooled multivariate RR = 0.98; 95% confidence interval, 0.87-1.11; highest versus lowest quintile). The RRs for alpha-carotene, lutein/zeaxanthin, and lycopene were also close to unity. beta-Cryptoxanthin intake was inversely associated with lung cancer risk (RR = 0.76; 95% confidence interval, 0.67-0.86; highest versus lowest quintile). These results did not change after adjustment for intakes of vitamin C (with or without supplements), folate (with or without supplements), and other carotenoids and multivitamin use. The associations generally were similar among never, past, or current smokers and by histological type. Although smoking is the strongest risk factor for lung cancer, greater intake of foods high in beta-cryptoxanthin, such as citrus fruit, may modestly lower the risk.
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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 | 0,026 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».