High Spicy Food Intake and Risk of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: Studies on the association between spicy food intake and cancer risk have reported inconsistent results. We quantitatively assessed this association by conducting a meta-analysis based on evidence from case-control studies. METHODS:: PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library were searched for eligible publications. Combined odds ratios (OR s) with their 95% confidence interval (CI) were calculated using a random- or fixed-effects model. The methodological quality of the included articles was assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). All data were analyzed using STATA 11.0 software (version 11.0; StataCorp., College Station, TX, USA). Subgroup analyses were also performed with stratification by region, sex, number of cases, cancer subtype, source of the control group, and NOS score. RESULTS:: A total 39 studies from 28 articles fulfilled the inclusion criteria for the meta-analysis (7884 patients with cancer and 10,142 controls). Comparison of the highest versus lowest exposure category in each study revealed a significant OR of 1.76 (95% CI = 1.35-2.29) in spite of significant heterogeneity (P < 0.001). In the subgroup analyses, this positive correlation was still found for gastric cancer, different regions, different numbers of cases, different sources of the control group, and high-quality articles (NOS score of ≥ 7). However, no statistically significant association was observed for women, esophageal cancer, gallbladder cancer, or low-quality articles (NOS score of <7). No evidence of publication bias was found. CONCLUSIONS:: Evidence from case-control studies suggested that a higher level of spicy food intake may be associated with an increased incidence of cancer despite significant heterogeneity. More studies are warranted to clarify our understanding of the association between high spicy food intake and the risk of cancer.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».