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Enregistrement W2499651799 · doi:10.3945/ajcn.116.130963

Sweet-beverage consumption and risk of pancreatic cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)

2016· article· en· W2499651799 sur OpenAlexaff
Eva María Navarrete‐Muñoz, Petra A. Wark, Dora Romaguera, Nirmala Bhoo‐Pathy, Dominique S. Michaud, Esther Molina‐Montes, Anne Tjønneland, Anja Olsen, Kim Overvad, Marie‐Christine Boutron‐Ruault, Françoise Clavel‐Chapelon, Guy Fagherazzi, Verena Katzke, Tilman Kühn, Annika Steffen, Antonia Trichopoulou, Eleni Klinaki, Eleni‐Maria Papatesta, Giovanna Masala, Vittorio Krogh, ­Rosario ­Tumino, Alessio Naccarati, Amalia Mattiello, Petra H. Peeters, Charlotta Rylander, Christine L Parr, Guri Skeie, Elisabete Weiderpass, J. Ramón Quirós, Eric J. Duell, Miren Dorronsoro, José María Huerta, Eva Ardanáz, Kay‐Tee Khaw, Ruth C. Travis, Tim Key, Magdalena Stępień, Heinz Freisling, Elio Ríboli, H. Bas Bueno-de-Mesquita

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiological Research and Disease Studies
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKWorld Health Organization
Mots-clésEuropean Prospective Investigation into Cancer and NutritionEPICCancerPancreatic cancerMedicineProspective cohort studyConsumption (sociology)Environmental healthInternal medicineOncologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The consumption of sweet beverages has been associated with greater risk of type 2 diabetes and obesity, which may be involved in the development of pancreatic cancer. Therefore, it has been hypothesized that sweet beverages may increase pancreatic cancer risk as well. OBJECTIVE: We examined the association between sweet-beverage consumption (including total, sugar-sweetened, and artificially sweetened soft drink and juice and nectar consumption) and pancreatic cancer risk. DESIGN: The study was conducted within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort. A total of 477,199 participants (70.2% women) with a mean age of 51 y at baseline were included, and 865 exocrine pancreatic cancers were diagnosed after a median follow-up of 11.60 y (IQR: 10.10-12.60 y). Sweet-beverage consumption was assessed with the use of validated dietary questionnaires at baseline. HRs and 95% CIs were obtained with the use of multivariable Cox regression models that were stratified by age, sex, and center and adjusted for educational level, physical activity, smoking status, and alcohol consumption. Associations with total soft-drink consumption were adjusted for juice and nectar consumption and vice versa. RESULTS: Total soft-drink consumption (HR per 100 g/d: 1.03; 95% CI: 0.99, 1.07), sugar-sweetened soft-drink consumption (HR per 100 g/d: 1.02; 95% CI: 0.97, 1.08), and artificially sweetened soft-drink consumption (HR per 100 g/d: 1.04; 95% CI: 0.98, 1.10) were not associated with pancreatic cancer risk. Juice and nectar consumption was inversely associated with pancreatic cancer risk (HR per 100 g/d: 0.91; 95% CI: 0.84, 0.99); this association remained statistically significant after adjustment for body size, type 2 diabetes, and energy intake. CONCLUSIONS: Soft-drink consumption does not seem to be associated with pancreatic cancer risk. Juice and nectar consumption might be associated with a modest decreased pancreatic cancer risk. Additional studies with specific information on juice and nectar subtypes are warranted to clarify these results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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