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Enregistrement W2805828543 · doi:10.1002/ptr.6124

The association between green tea consumption and breast cancer risk: A systematic review and meta‐analysis

2018· review· en· W2805828543 sur OpenAlexaboutno aff
Mona Najaf Najafi, Maryam Salehi, Masumeh Ghazanfarpour, Zeinab Sadat Hoseini, Majid Khadem‐Rezaiyan

Notice bibliographique

RevuePhytotherapy Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineJadad scaleBreast cancerMeta-analysisInternal medicinePublication biasCohort studyOdds ratioCohortRandomized controlled trialOncologyRelative riskCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review and meta‐analysis aimed to critically evaluate the relation between green tea (GT) consumption and the risk of breast cancer. Popular electronic databases were systematically searched for papers in English language. All case‐control and cohort studies in addition to randomized clinical trials were included if they assessed the chemopreventive effects of GT on breast cancer. The quality of included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa and Jadad scale. This systematic review comprised 14 studies: 9 case‐control studies, 4 cohort studies, and 1 clinical trial. Odds ratio (OR) in case‐control studies suggested that women in the group receiving the highest level of GT had 19% reduction in breast cancer risk compared with those who received the lowest level of GT (summary OR = 0.81, p = .031; 95% CI [0.66, 0.981]; heterogeneity, I 2 = 71.53, p < .001, random effect model; 9 studies). OR in cohort studies also showed no significant difference (OR = 0.99, p = .94; 95% CI [0.81, 1.138]; heterogeneity, I 2 = 19.06, p = .29; fixed‐effect model; 4 studies). According to the only clinical trial, treatment with GT could not alter the mammographic density compared with placebo (26% vs. 25%). It cannot be concluded that GT consumption may decrease the risk of breast cancer. Due to high heterogeneity, a pooled analysis of case‐control and cohort studies was not performed.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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