Prediagnosis lifestyle exposures and survival of patients with gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
The relation between lifestyles and gastric cancer has been investigated thoroughly; however few studies have addressed the impact of these exposures on prognosis. Therefore, we quantified the association between prediagnosis smoking, alcohol intake and other dietary exposures and the survival of gastric cancer patients through a systematic review and meta-analysis. We searched Pubmed and EMBASE up to April 2011 and computed summary hazard ratio estimates and respective 95% confidence intervals (95% CIs) through a random-effects meta-analysis (DerSimonian and Laird). Heterogeneity was quantified using the I2 statistic. Seven articles, providing data from 6856 cases evaluated in seven countries (Canada, Japan, Italy, USA, Korea, Iran and Sweden), were eligible for meta-analysis. The summary hazard ratio was 1.08 (95% CI: 0.90-1.30) for smoking (current vs. never smokers, seven studies; I2=56.2%) and 1.13 (95% CI: 1.00-1.28) for alcohol consumption (drinkers vs. nondrinkers, five studies; I2=13.2%). Only two studies assessed the effect of other dietary factors. This study summarizes the best evidence available on the relation between prediagnosis lifestyles and the survival of gastric cancer patients. Alcohol drinkers have lower survival, but results on the effect of smoking lack consistency and there is almost no information on the effects of dietary factors.
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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 | 0,000 | 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 ».