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Enregistrement W2567730005 · doi:10.1155/2017/4909214

A Case-Control Study of Risk Factors for Salivary Gland Cancer in Canada

2017· article· en· W2567730005 sur OpenAlexafffundabout
Sai Yi Pan, Margaret de Groh, Howard Morrison

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Epidemiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesBC Cancer AgencyCancer Care Ontario
Mots-clésConfidence intervalPopulationOdds ratioMedicineLogistic regressionAlgorithmMathematicsInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim. To assess the effect of various lifestyle risk factors on the risk of salivary gland cancer in Canada using data from a population-based case-control study.Methods. Data from a population-based case-control study of 132 incident cases of salivary gland cancer and 3076 population controls were collected through self-administered questionnaire and analysed using unconditional logistic regression.Results. Four or more servings/week of processed meat product was associated with an adjusted odds ratio (OR) and corresponding 95% confidence interval (CI) of 1.62 (1.02–2.58). Nonsignificantly increased ORs were also related to obesity, >7 drinks/week of alcohol consumption, and occupational exposure to radiation. Furthermore, nonsignificantly decreased ORs were found to be associated with high education level (>12 years) ( OR=0.65 ), high consumption of spinach/squash ( OR=0.62 ) and all vegetables/vegetable juices ( OR=0.75 ), and >30 sessions/month of recreational physical activity ( OR=0.78 ).Conclusions. This study suggests positive associations with consumption of processed meat, smoking, obesity, alcohol drinking, and occupational exposure to radiation as well as negative associations with higher education, consumption of spinach/squash, and physical activity, which suggest a role of lifestyle factors in the etiology of salivary gland cancer. However, these findings were based on small number of cases and were nonsignificant. Further larger studies are warranted to confirm our findings.

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)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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