Risk of endometrial cancer in relation to individual nutrients from diet and supplements
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Intake of nutrients may influence the risk of endometrial cancer (EC). We aimed to estimate the association of intake of individual nutrients from food and from food plus supplements with EC occurrence. DESIGN: A population-based case-control study conducted in Canada (2002-2006). SETTING: Nutrient intakes from food and supplements were assessed using an FFQ. Logistic regression was used to estimate EC risk within quartile levels of nutrient intakes. SUBJECTS: Incident EC cases (n 506) were identified from the Alberta Cancer Registry, and population controls were frequency- and age-matched to cases (n 981). RESULTS: There existed little evidence of an association with EC for the majority of macronutrients and micronutrients examined. We observed a statistically significant increased risk associated with the highest, compared with the lowest, quartile of intake of dietary cholesterol (multivariable-adjusted OR = 1·51, 95 % CI 1·08, 2·11; P for trend = 0·02). Age-adjusted risk at the highest level of intake was significantly reduced for Ca from food sources (OR = 0·73, 95 % CI 0·54, 0·99) but was attenuated in the multivariable model (OR = 0·82, 95 % CI 0·59, 1·13). When intake from supplements was included in Ca intake, risk was significantly reduced by 28 % with higher Ca (multivariable-adjusted OR = 0·72, 95 % CI 0·51, 0·99, P for trend = 0·04). We also observed unexpected increased risks at limited levels of intakes of dietary soluble fibre, vitamin C, thiamin, vitamin B6 and lutein/zeaxanthin, with no evidence for linear trend. CONCLUSIONS: The results of our study suggest a positive association between dietary cholesterol and EC risk and an inverse association with Ca intake from food sources and from food plus supplements.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».