A Case-Control Study of Diet and the Risk of Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic studies have suggested that some dietary factors may play a role in the etiology of ovarian cancer, but the findings have been inconsistent. We assessed the association of ovarian cancer with dietary factors in a population-based case-control study in Canada. Diet information was collected on 442 incident cases of ovarian cancer diagnosed in 1994 to 1997 and 2,135 population controls via a self-administered questionnaire. Compared with women in the lowest quartile of cholesterol intake, those in the second, third, and fourth quartiles had a multivariate adjusted odds ratio [OR; 95% confidence interval (95% CI)] of 1.12 (0.81-1.56), 1.20 (0.85-1.68), and 1.42 (1.03-1.97), respectively (P for trend = 0.031). Higher egg consumption was also associated with a nonsignificant increase in ovarian cancer risk. The ORs (95% CIs) for ovarian cancer were 0.77 (0.60-1.04) and 0.76 (0.56-0.99) among women in the highest quartile of total vegetable and cruciferous vegetable intake as compared with women in the lowest quartile. Women who took supplements of vitamin E, beta-carotene, and B-complex vitamins for > or =10 years had ORs (95% CIs) of 0.49 (0.30-0.81), 0.31 (0.11-0.91), and 0.61 (0.36-1.05), respectively. However, we did not observe an association of ovarian cancer risk with dietary fat intake, including saturated, monounsaturated, and polyunsaturated fatty acids, protein, carbohydrate, dietary fiber, fruit, dairy products, meat products, fish, chicken, grain products, nut products, baked desserts, margarine, butter, mayonnaise, and supplement of multiple vitamins, vitamin A, vitamin C, calcium, iron, zinc, and selenium. Our findings suggested that ovarian cancer risk was positively associated with higher consumption of dietary cholesterol and eggs and inversely associated with higher intake of total vegetables and cruciferous vegetables and supplementation of vitamin E, beta-carotene, and B-complex vitamins.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».