Dairy product consumption and development of cancer: an overview of reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To provide a comprehensive systematic overview of current evidence from pooled analyses/meta-analyses and systematic reviews (PMASRs) pertaining to dairy consumption and incident cancer and/or all-cause or cancer-specific mortality. DESIGN: Overview of reviews. SETTING: Community setting. PARTICIPANTS: The unit of analysis is PMASRs. A total of 42 PMASRs was included in this overview of reviews. INTERVENTIONS/EXPOSURES: Any dairy product consumption (eg, milk, yogurt, etc). PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES MEASURES: Primary outcome measure is development of any type of cancer. Secondary outcome measures are all-cause mortality and cancer-specific mortality. RESULTS: From 9693 citations identified, we included 42 PMASRs (52 study reports) published between 1991 and 2017. Thirty-one (74%) of these was pooled analyses/meta analyses, and only 11 (26%) were systematic reviews and meta-analyses. There was a wide variability in the type of study designs included within the other PMASRs, thus contributing to variable and, in instances, divergent estimates of cancer risk for several cancer subtypes. For example, only one systematic review and meta-analysis exclusively included prospective study designs. Most PMASRs were of low to moderate quality based on the Assessing the Methodological Quality of Systematic Reviews (AMSTAR) scores. The median AMSTAR score was 5 (IQR 2-7). Our overview identified conflicting evidence from PMASRs on association between dairy consumption and incident cancers or mortality. Heterogeneity in summary estimates reflected the inclusion of variable study designs and overall low methodological quality of individual PMASRs. CONCLUSIONS: The association between dairy consumption and cancer risk has been explored in PMASRs with a variety of study designs and of low to moderate quality. To fully characterise valid associations between dairy consumption and risk of cancer and/or mortality rigorously conducted, PMASRs including only high-quality prospective study designs are required. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42017078463.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».