Omega-3 Fatty Acids Survey in Men under Active Surveillance for Prostate Cancer: from Intake to Prostate Tissue Level
Notice bibliographique
Résumé
Dietary omega-3 fatty acids (ω3), particularly long-chain ω3 (LCω3), have protective effects against prostate cancer (PCa) in experimental studies. Observational studies are conflicting, possibly because of the biomarker used. This study aimed at evaluating associations between grade reclassification and ω3 levels assessed in prostatic tissue, red blood cells (RBC), and diet. We conducted a validation cross-sectional study nested within a phase II clinical trial. We identified 157 men diagnosed with low-risk PCa who underwent a first active surveillance repeat prostate biopsy session. Fatty acid (FA) intake was assessed using a food frequency questionnaire and their levels measured in prostate tissue and RBC. Associations were evaluated using logistic regression. At first repeat biopsy session, 39 (25%) men had high-grade PCa (grade group ≥2). We found that high LCω3-eicosapentaenoic acid (EPA) level in prostate tissue (odds ratio (OR) 0.25; 95% (confidence interval (CI) 0.08–0.79; p-trend = 0.03) was associated with lower odds of high-grade PCa. Similar results were observed for LCω3 dietary intake (OR 0.30; 95% CI 0.11-0.83; p-trend = 0.02) but no association for RBC. LCω3-EPA levels in the target prostate tissue are inversely associated with high-grade PCa in men with low-risk PCa, supporting that prostate tissue FA, but not RBC FA, is a reliable biomarker of PCa risk.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».