Dietary Patterns, Supplement Use, and the Risk of Symptomatic Benign Prostatic Hyperplasia: Results from the Prostate Cancer Prevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
This study examined dietary risk factors for incident benign prostatic hyperplasia (BPH) in 4,770 Prostate Cancer Prevention Trial (1994-2003) placebo-arm participants who were free of BPH at baseline. BPH was assessed over 7 years and was defined as medical or surgical treatment or repeated elevation (>14) on the International Prostate Symptom Score questionnaire. Diet, alcohol, and supplement use were assessed by use of a food frequency questionnaire. There were 876 incident BPH cases (33.6/1,000 person-years). The hazard ratios for the contrasts of the highest to lowest quintiles increased 31% for total fat and 27% for polyunsaturated fat and decreased 15% for protein (all p(trend) < 0.05). The risk was significantly lower in high consumers of alcoholic beverages (0 vs. > or =2/day: hazard ratio (HR) = 0.67) and vegetables (<1 vs. > or =4/day: HR = 0.68) and higher in daily (vs. <1/week) consumers of red meat (HR = 1.38). There were no associations of supplemental antioxidants with risk, and there was weak evidence for associations of lycopene, zinc, and supplemental vitamin D with reduced risk. A diet low in fat and red meat and high in protein and vegetables, as well as regular alcohol consumption, may reduce the risk of symptomatic BPH.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».