Dietary inflammatory index and odds of colorectal cancer in a case-control study from Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Dietary components that promote inflammation of the colon have been suggested to be risk factors in the development of colorectal cancer (CRC). The possible link between inflammatory potential of diet and CRC has been investigated in several developed or Western countries. Despite the fact that dietary choices in the Middle East differ markedly from those in the West, results have not been reported from any study conducted in a Middle-Eastern population. We examined the association between dietary inflammatory index (DII) scores and CRC in a case-control study conducted in Jordan. This study included 153 histopathologically confirmed CRC cases and 202 disease-free control subjects’ frequency matched on age, sex, and occupation. Data were collected between January 2010 and December 2012, using interviewer-administered questionnaires. DII scores were computed from dietary data reported using a food frequency questionnaire. Logistic regression models were used to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) adjusted for age, sex, education, physical activity, body mass index, smoking, and family history of CRC. Subjects with higher DII scores were at increased odds of CRC, with the DII being used both as a continuous variable (ORcontinuous = 1.45, 95% CI: 1.13–1.85; 1-unit increase corresponding to ≈20% of its range in the current study) and as a categorical variable (ORtertile 3 vs tertile 1 = 2.13, 95%CI: 1.23–3.72). Our results, based on a Jordanian population, add to the growing literature indicating that a pro-inflammatory diet is associated with increased odds of CRC.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».