Alcohol Intake and Renal Cell Cancer in a Pooled Analysis of 12 Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between alcohol intake and risk of renal cell cancer has been inconsistent in case-control studies. An inverse association between alcohol intake and risk of renal cell cancer has been suggested in a few prospective studies, but each of these studies included a small number of cases. METHODS: We performed a pooled analysis of 12 prospective studies that included 530,469 women and 229,575 men with maximum follow-up times of 7-20 years. All participants had completed a validated food-frequency questionnaire at baseline. Using the primary data from each study, the study-specific relative risks (RRs) for renal cell cancer were calculated using Cox proportional hazards models and then pooled using a random-effects model. All statistical tests were two-sided. RESULTS: A total of 1430 (711 women and 719 men) cases of incident renal cell cancer were identified. The study-standardized incidence rates of renal cell cancer were 23 per 100,000 person-years among nondrinkers and 15 per 100,000 person-years among those who drank 15 g/day or more of alcohol. Compared with nondrinking, alcohol consumption (> or = 15 g/day, equivalent to slightly more than one alcoholic drink per day) was associated with a decreased risk of renal cell cancer (pooled multivariable RR = 0.72, 95% confidence interval = 0.60 to 0.86; P(trend)<.001); statistically significant inverse trends with increasing intake were seen in both women and men. No difference by sex was observed (P(heterogeneity) = .89). Associations between alcohol intake and renal cell cancer were not statistically different across alcoholic beverage type (beer versus wine versus liquor) (P = .40). CONCLUSION: Moderate alcohol consumption was associated with a lower risk of renal cell cancer among both women and men in this pooled analysis.
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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) | 0,001 | 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 ».