Glycemic Load, Carbohydrate Intake, and Risk of Colorectal Cancer in Women: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Mounting evidence suggests that high circulating levels of insulin might be associated with increased colorectal cancer risk. The glycemic effects of diets high in refined starch may increase colorectal cancer risk by affecting insulin and/or insulin-like growth factor-I levels. We examined the association between dietary intake and colorectal cancer risk in a cohort of 49 124 women participating in a randomized, controlled trial of screening for breast cancer in Canada. Linkages to Canadian mortality and cancer databases yielded data on mortality and cancer incidence up to December 31, 2000. During an average 16.5 years of follow-up, we observed 616 incident cases of colorectal cancer (436 colon cancers, 180 rectal cancers). Rate ratios for colorectal cancer for the highest versus the lowest quintile level were 1.05 (95% confidence interval [CI] = 0.73 to 1.53; P(trend) =.94) for glycemic load, 1.01 (95% CI = 0.68 to 1.51; P(trend) =.66) for total carbohydrates, and 1.03 (95% CI = 0.73 to 1.44; P(trend) =.71) for total sugar. Our data do not support the hypothesis that diets high in glycemic load, carbohydrates, or sugar increase colorectal cancer risk.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».