Dietary Factors and Risk of Non-Hodgkin Lymphoma by Histologic Subtype: A Case-Control Analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is speculation that etiologic heterogeneity exists among tumors classified as non-Hodgkin lymphoma (NHL), although it is not known whether diet-related associations vary between tumor subgroups. We analyzed data on 1,642 NHL cases and 5,039 controls aged 20 to 74 years from a population-based case-control study conducted in eight Canadian provinces to explore associations between dietary factors and NHL by histologic subtype. Dietary information was collected using a 69-item food frequency questionnaire. Tumors were categorized into histologic subtypes using the contents of pathology reports from the original histopathologic review of diagnostic material. Odds ratios (OR) relating consumption of dietary factors (divided into three categories) to each NHL subtype (diffuse, follicular, small lymphocytic, high grade, peripheral T cell, and unspecified lymphomas) were calculated using polytomous logistic regression. We found an increased risk of NHL with high (versus low) intake of processed meat (OR, 1.49), cheese (OR, 1.38), eggs (OR, 1.49), and dessert foods (OR, 1.24). Positive associations with NHL were also found for high consumption of total fat (OR, 1.28), saturated fat (OR, 1.29), and monounsaturated fat (OR, 1.27). Associations for consumption of some vegetables and fats were found to differ between lymphoma subtypes. Given the large number of diet/subtype comparisons done, however, the possibility that this heterogeneity arose by chance cannot be ruled out. In conclusion, these findings generally do not support the existence of etiologic heterogeneity between histologic subtypes of NHL in their associations with components of dietary intake.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».