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Enregistrement W2947383597 · doi:10.1007/s10552-019-01191-1

The association between coffee consumption and bladder cancer in the bladder cancer epidemiology and nutritional determinants (BLEND) international pooled study

2019· article· en· W2947383597 sur OpenAlexaff
Evan Y. Yu, Anke Wesselius, Frits van Osch, Mariana C. Stern, Xuejuan Jiang, Eliane Kellen, Chih‐Ming Lu, Hermann Pohlabeln, Gunnar Steineck, James R. Marshall, Mohamed Farouk Allam, Carlo La Vecchia, Kenneth C. Johnson, Simone Benhamou, Zuo‐Feng Zhang, Cristina Bosetti, Jack A. Taylor, Maurice P. Zeegers

Notice bibliographique

RevueCancer Causes & Control · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesChina Scholarship CouncilNational Science CouncilEuropean CommissionWorld Cancer Research Fund InternationalInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineEpidemiologyOdds ratioBladder cancerConfidence intervalLogistic regressionCase-control studyDemographyConsumption (sociology)PopulationEnvironmental healthInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inconsistent results for coffee consumption and bladder cancer (BC) risk have been shown in epidemiological studies. This research aims to increase the understanding of the association between coffee consumption and BC risk by bringing together worldwide case–control studies on this topic. Data were collected from 13 case–control comprising of 5,911 cases and 16,172 controls. Pooled multivariate odds ratios (ORs), with corresponding 95% confidence intervals (CIs), were obtained using multilevel logistic regression models. Furthermore, linear dose–response relationships were examined using fractional polynomial models. No association of BC risk was observed with coffee consumption among smokers. However, after adjustment for age, gender, and smoking, the risk was significantly increased for never smokers (ever vs. never coffee consumers: ORmodel2 1.30, 95% CI 1.06–1.59; heavy (> 4 cups/day) coffee consumers vs. never coffee consumers: ORmodel2 1.52, 95% CI 1.18–1.97, p trend = 0.23). In addition, dose–response analyses, in both the overall population and among never smokers, also showed a significant increased BC risk for coffee consumption of more than four cups per day. Among smokers, a significant increased BC risk was shown only after consumption of more than six cups per day. This research suggests that positive associations between coffee consumption and BC among never smokers but not smokers.

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)0,001
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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