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Enregistrement W2626192830 · doi:10.18632/oncotarget.18549

Intake of red and processed meat and risk of renal cell carcinoma: a meta-analysis of observational studies

2017· erratum· en· W2626192830 sur OpenAlexaboutno aff
Shaojing Zhang, Qingwei Wang, Juanjuan He

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2017
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalMeta-analysisRed meatRelative riskProcessed meatRenal cell carcinomaInternal medicineCohort studyFood sciencePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// Shaojing Zhang 1 , Qingwei Wang 1 and Juanjuan He 2 1 Department of Urology Surgery, The First Affiliated Hospital, Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan Province, China 2 Department of Breast Surgery, The First Affiliated Hospital, Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan Province, China Correspondence to: Juanjuan He, email: hejj1350@126.com Keywords: red and processed meat, renal cell carcinoma, meta-analysis, relative risk Received: November 01, 2016      Accepted: June 02, 2017      Published: June 16, 2017 ABSTRACT Background: Findings on the association between intake of red and processed meat with renal cell carcinoma (RCC) risk are mixed. We conducted a meta-analysis to investigate this association. Materials and Methods: Eligible studies up to August 31, 2016, were identified and retrieved by searching the MEDLINE and Embase databases along with manual review of the reference lists from the retrieved studies. The quality of the included studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. The summary relative risk (SRR) and corresponding 95% confidence interval (CI) were calculated using a random-effects model. Results : Twenty-three publications were included in this meta-analysis: four cohort studies, one pooled study, and 18 case-control studies. The SRR (95% CI) for the highest vs. lowest intake of red meat was 1.36 (1.16–1.58, Pheterogeneity < 0.001); that for processed meat was 1.13 (95% CI, 1.03–1.24, Pheterogeneity = 0.014). Linear dose-response analysis yielded similar results, i.e., the SRR for per 100 g/day increment of red meat and per 50 g/day increment of processed meat was 1.21 (95% CI, 1.08–1.36) and 1.16 (95% CI, 0.99–1.36), respectively. A non-linear association was observed only for red meat (Pnonlinearity = 0.002), and not for processed meat (Pnonlinearity = 0.231). Statistically significant positive associations were observed for intake of beef, salami/ham/bacon/sausage, and hamburger. Conclusions: This meta-analysis indicates a significant positive association between red and processed meat intake and RCC risk.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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