Hypothesis and data-driven dietary patterns and colorectal Cancer survival: findings from Newfoundland and Labrador colorectal Cancer cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary patterns are commonly used in epidemiological research, yet there have been few studies assessing if and how research results may vary across dietary patterns. This study aimed to estimate the risk of mortality/recurrence/metastasis using different dietary patterns and comparison amongst the patterns. METHODS: Dietary patterns were identified by Cluster Analysis (CA), Principal Component Analysis (PCA), Alternate Mediterranean Diet score (altMED), Recommended Food Score (RFS) and Dietary Inflammatory Index (DII) scores using a 169-item food frequency questionnaire. Five hundred thirty-two colorectal cancer patients diagnosed between 1999 and 2003 in Newfoundland were followed-up until 2010. Overall Mortality (OM) and combined Mortality, Recurrence or Metastasis (cMRM) were identified. Comparisons were made with adjusted Cox proportional Hazards Ratios (HRs), correlation coefficients and the distributions of individuals in defined clusters by quartiles of factor and index scores. RESULTS: One hundred and seventy cases died from all causes and 29 had a cancer recurrence/metastasis during follow-up. Processed meats as classified by PCA (HR 1.82; 95% confidence interval (CI) 1.07-3.09), clusters characterized by meat and dairy products (HR 2.19; 95% CI 1.03-4.67) and total grains, sugar, soft drinks (HR 1.95; 95% CI 1.13-3.37) were associated with a higher risk of cMRM. Poor adherence to AltMED increased the risk of all-cause OM (HR 1.62; 95% CI 1.04-2.56). Prudent vegetable, high sugar pattern, RFS and DII had no significant association with both OM and cMRM. CONCLUSION: Estimation of OM and cMRM varied across dietary patterns which is attributed to the differences in the foundation of each pattern.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».