Dietary Factors Associated with Pancreatic Cancer Risk inMinia, Egypt: Principal Component Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pancreatic cancer (PC) is a serious and rapidly progressing malignancy. Identifying risk factors including dietary elements is important to develop preventive strategies. This study focused on possible links between diet and PC. Methods: We conducted a case-control study including all PC patients diagnosed at Minia Cancer Center and controls from general population from June 2014 to December 2015. Dietary data were collected directly through personal interviews. Principal component analysis (PCA) was performed to identify dietary groups. The data were analyzed using crude odds ratios (ORs) and multivariable logistic regression with adjusted ORs and 95% confidence intervals (CIs). Results: A total of 75 cases and 149 controls were included in the study. PCA identified six dietary groups, labeled as cereals and grains, vegetables, proteins, dairy products, fruits, and sugars. Bivariate analysis showed that consumption of vegetables, fruits, sugars, and total energy intake were associated with change in PC risk. In multivariable-adjusted models comparing highest versus lowest levels of intake, we observed significant lower odds of PC in association with vegetable intake (OR 0.24; 95% CI, 0.07-0.85, P=0.012) and a higher likelihood with the total energy intake (OR 9.88; 95% CI, 2.56-38.09, P<0.0001). There was also a suggested link between high fruit consumption and reduced odds of PC. Conclusions: The study supports the association between dietary factors and the odds of PC development in Egypt. It was found that higher energy intake is associated with an increase in likelihood of PC, while increased vegetable consumption is associated with a lower odds ratio.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».