Body Mass Index, Diet-Related Factors, and Bladder Cancer Prognosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urologists are frequently confronted with questions of urinary bladder cancer (UBC) patients about what they can do to improve their prognosis. Unfortunately, it is largely unknown which lifestyle factors can influence prognosis. OBJECTIVE: To systematically review the available evidence on the association between body mass index (BMI), diet, dietary supplements, and physical activity and UBC prognosis. METHODS: We searched PubMed and Embase up to May 2017. We included thirty-one articles reporting on observational and randomized controlled trials investigating BMI, diet and dietary supplements in relation to recurrence, progression, cancer-specific or all-cause mortality in UBC patients. RESULTS: = 79%) were associated with increased risk of recurrence when compared to normal weight. No association of BMI with risk of progression was found. Results for BMI and prognosis in muscle-invasive or in all stages series were inconsistent. Observational studies on diet and randomized controlled trials with dietary supplements showed inconsistent results. No studies on physical activity and UBC prognosis have been published to date. CONCLUSIONS: Evidence for an association of lifestyle factors with UBC prognosis is limited, with some evidence for an association of BMI with risk of recurrence in NMIBC. Well-designed, prospective studies are needed to develop evidence-based guidelines on this topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».