Is phytoestrogen intake associated with decreased risk of prostate cancer? A systematic review of epidemiological studies based on 17,546 cases
Notice bibliographique
Résumé
This study uses current epidemiological data to evaluate whether phytoestrogen intake is associated with a reduced risk of prostate cancer. We performed a random-effect meta-analysis of published data retrieved from PubMed, Web of Science, ProQuest, and CNKI, which was supplemented by a manual search of relevant references. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Subgroup analysis and meta-regression were performed to explore the source of heterogeneity. Sensitivity analysis was evaluated to assess the stability of the results. Egger's test and funnel plots were used to detect the existence of publication bias. We retrieved 507 papers, and 29 studies were ultimately confirmed as eligible. The meta-analysis showed that phytoestrogen intake was significantly associated with a reduced risk of prostate cancer, with an odds ratio (OR) of 0.77 (95% CI 0.66-0.88; I(2) = 77.6%). The food/nutritional sources that were significantly associated with a reduced risk of prostate cancer included soy and soy products, tofu, legumes, daidzein, and genistein. Subgroup analysis indicated that the associations were significant among Asians and Caucasians, but not among Africans. Meta-regression revealed that the pooled OR increased with the number of cases in the studies. The results might be affected by publication bias based on the Eggers' test (p = 0.011) and the asymmetry of the funnel plot. Phytoestrogen intake may reduce the risk of prostate cancer in Asians and Caucasians. Regular intake of food that is rich in phytoestrogens, such as soy/soy products or legumes, should be recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».