Polyphenol intake and differentiated thyroid cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC) cohort
Notice bibliographique
Résumé
Polyphenols are bioactive compounds with several anticarcinogenic activities; however, human data regarding associations with thyroid cancer (TC) is still negligible. Our aim was to evaluate the association between intakes of total, classes and subclasses of polyphenols and risk of differentiated TC and its main subtypes, papillary and follicular, in a European population. The European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort included 476,108 men and women from 10 European countries. During a mean follow‐up of 14 years, there were 748 incident differentiated TC cases, including 601 papillary and 109 follicular tumors. Polyphenol intake was estimated at baseline using validated center/country‐specific dietary questionnaires and the Phenol‐Explorer database. In multivariable‐adjusted Cox regression models, no association between total polyphenol and the risks of overall differentiated TC (HRQ4 vs. Q1 = 0.99, 95% confidence interval [CI] 0.77–1.29), papillary (HRQ4 vs. Q1 = 1.06, 95% CI 0.80–1.41) or follicular TC (HRQ4 vs. Q1 = 1.10, 95% CI 0.55–2.22) were found. No associations were observed either for flavonoids, phenolic acids or the rest of classes and subclasses of polyphenols. After stratification by body mass index (BMI), an inverse association between the intake of polyphenols (p‐trend = 0.019) and phenolic acids (p‐trend = 0.007) and differentiated TC risk in subjects with BMI ≥ 25 was observed. In conclusion, our study showed no associations between dietary polyphenol intake and differentiated TC risk; although further studies are warranted to investigate the potential protective associations in overweight and obese individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».