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Enregistrement W2884445197 · doi:10.1002/ijc.31634

Coffee and tea consumption and risk of prostate cancer in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

2018· article· en· W2884445197 sur OpenAlexfundno aff
Abhijit Sen, Nikos Papadimitriou, Παγώνα Λάγιου, Aurora Perez‐Cornago, Ruth C. Travis, Timothy J. Key, Neil Murphy, Marc J. Gunter, Heinz Freisling, Ioanna Tzoulaki, David C. Muller, Amanda J. Cross, David S. López, Manuela M. Bergmann, Heiner Boeing, Christina Bamia, Αναστασία Κοτανίδου, Anna Karakatsani, Anne Tjønneland, Cecilie Kyrø, Malene Outzen, Maria‐Luísa Redondo, Valerie Cayssials, María‐Dolores Chirlaque, Aurelio Barricarte, María‐José Sánchez, Nerea Larrañaga, ­Rosario ­Tumino, Sara Grioni, Domenico Palli, Saverio Caini, Carlotta Sacerdote, Bas Bueno‐de‐Mesquita, Tilman Kühn, Rudolf Kaaks, Lena Nilsson, Rikard Landberg, Peter Wallström, Isabel Drake, Bodil Hammer Bech, Kim Overvad, Dagfinn Aune, Kay‐Tee Khaw, Elio Ríboli, Dimitrios Trichopoulos, Antonia Trichopoulou, Konstantinos K. Tsilidis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIWorld Cancer Research FundMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroHelse Midt-NorgeVetenskapsrådetEuropean Regional Development FundWorld Health OrganizationEuropean CommissionCancer Research UKCentre International de Recherche sur le CancerMinisterie van Volksgezondheid, Welzijn en SportNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetCancerfondenWorld Cancer Research Fund InternationalHellenic Health FoundationKræftens BekæmpelseDeutsches KrebsforschungszentrumBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésProstate cancerMedicineProspective cohort studyCancerOncologyConsumption (sociology)Prostate diseaseEnvironmental healthInternal medicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The epidemiological evidence regarding the association of coffee and tea consumption with prostate cancer risk is inconclusive, and few cohort studies have assessed these associations by disease stage and grade. We examined the associations of coffee (total, caffeinated and decaffeinated) and tea intake with prostate cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition. Among 142,196 men, 7,036 incident prostate cancer cases were diagnosed over 14 years of follow-up. Data on coffee and tea consumption were collected through validated country-specific food questionnaires at baseline. We used Cox proportional hazards regression models to compute hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CI). Models were stratified by center and age, and adjusted for anthropometric, lifestyle and dietary factors. Median coffee and tea intake were 375 and 106 mL/day, respectively, but large variations existed by country. Comparing the highest (median of 855 mL/day) versus lowest (median of 103 mL/day) consumers of coffee and tea (450 vs. 12 mL/day) the HRs were 1.02 (95% CI, 0.94-1.09) and 0.98 (95% CI, 0.90-1.07) for risk of total prostate cancer and 0.97 (95% CI, 0.79-1.21) and 0.89 (95% CI, 0.70-1.13) for risk of fatal disease, respectively. No evidence of association was seen for consumption of total, caffeinated or decaffeinated coffee or tea and risk of total prostate cancer or cancer by stage, grade or fatality in this large cohort. Further investigations are needed to clarify whether an association exists by different preparations or by concentrations and constituents of these beverages.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,252

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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