Intake of Coffee and Tea and Risk of Ovarian Cancer: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
There is some evidence from case-control studies that coffee consumption might be positively associated with ovarian cancer risk, whereas the epidemiologic evidence regarding tea consumption and ovarian cancer is inconsistent. To date, there have been few prospective studies of these associations. Therefore, we examined ovarian cancer risk in association with both coffee and tea intake in a prospective cohort study of 49,613 Canadian women enrolled in the National Breast Screening Study (NBSS) who completed a self-administered food frequency questionnaire between 1980 and 1985. Linkages to national mortality and cancer databases yielded data on deaths and cancer incidence, with follow-up ending between 1998 and 2000. Data from the food frequency questionnaire were used to estimate daily intake of coffee and tea. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for the association between categories of coffee and tea intake and ovarian cancer risk. During a mean 16.4 years of follow-up, we observed 264 incident ovarian cancer cases. Tea intake was not associated with ovarian cancer risk in our study population. In contrast, a borderline positive association was observed among women who drank > 4 cups coffee/day compared to women who did not drink coffee (HR = 1.62, 95% CI = 0.95-2.75, P(trend) = 0.06). Given the pervasive use of these beverages, the associations between coffee and tea consumption and ovarian cancer risk warrant investigation in further prospective studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».