Intake of Fruits and Vegetables and Risk of Pancreatic Cancer in a Pooled Analysis of 14 Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Fruit and vegetable intake may protect against pancreatic cancer, since fruits and vegetables are rich in potentially cancer-preventive nutrients. Most case-control studies have found inverse associations between fruit and vegetable intake and pancreatic cancer risk, although bias due to reporting error cannot be ruled out. In most prospective studies, inverse associations have been weaker and imprecise because of small numbers of cases. The authors examined fruit and vegetable intake in relation to pancreatic cancer risk in a pooled analysis of 14 prospective studies from North America, Europe, and Australia (study periods between 1980 and 2005). Relative risks and 2-sided 95% confidence intervals were estimated separately for the 14 studies using the Cox proportional hazards model and were then pooled using a random-effects model. Of 862,584 men and women followed for 7-20 years, 2,212 developed pancreatic cancer. The pooled multivariate relative risks of pancreatic cancer per 100-g/day increase in intake were 1.01 (95% confidence interval (CI): 0.99, 1.03) for total fruits and vegetables, 1.01 (95% CI: 0.99, 1.03) for total fruits, and 1.02 (95% CI: 0.99, 1.06) for total vegetables. Associations were similar for men and women separately and across studies. These results suggest that fruit and vegetable intake during adulthood is not associated with a reduced pancreatic cancer risk.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».