Vegetables, fruits, legumes and prostate cancer: a multiethnic case-control study.
Notice bibliographique
Résumé
The evidence for a protective effect of vegetables, fruits, and legumes against prostate cancer is weak and inconsistent. We examined the relationship of these food groups and their constituent foods to prostate cancer risk in a multicenter case-control study of African-American, white, Japanese, and Chinese men. Cases (n = 1619) with histologically confirmed prostate cancer were identified through the population-based tumor registries of Hawaii, San Francisco, and Los Angeles in the United States and British Columbia and Ontario in Canada. Controls (n = 1618) were frequency-matched to cases on ethnicity, age, and region of residence of the case, in a ratio of approximately 1:1. Dietary and other information was collected by in-person home interview; a blood sample was obtained from control subjects for prostate-specific antigen determination. Odds ratios (OR) were estimated using logistic regression, adjusting for age, geographic location, education, calories, and when indicated, ethnicity. Intake of legumes (whether total legumes, soyfoods specifically, or other legumes) was inversely related to prostate cancer (OR for highest relative to lowest quintile for total legumes = 0.62; P for trend = 0.0002); results were similar when restricted to prostate-specific antigen-normal controls or to advanced cases. Intakes of yellow-orange and cruciferous vegetables were also inversely related to prostate cancer, especially for advanced cases, among whom the highest quintile OR for yellow-orange vegetables = 0.67 (P for trend = 0.01) and the highest quintile OR for cruciferous vegetables = 0.61 (P for trend = 0.006). Intake of tomatoes and of fruits was not related to risk. Findings were generally consistent across ethnic groups. These results suggest that legumes (not limited to soy products) and certain categories of vegetables may protect against prostate cancer.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».