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Enregistrement W2965176010 · doi:10.3390/nu11081769

Whole Grain Consumption for the Prevention and Treatment of Breast Cancer

2019· review· en· W2965176010 sur OpenAlexaff
Mingsi Xie, Jie Liu, Rong Tsao, Ziyuan Wang, Baoguo Sun, Jing Wang

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBreast cancerWhole grainsNutraceuticalMedicineCancerEpidemiologyEnvironmental healthOncologyBiotechnologyInternal medicineFood scienceBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is one of the most common and malignant cancers among females worldwide. Several epidemiological studies have indicated the inverse correlation between the intake of whole grains and the incidence of breast cancer. Whole grains are the most fundamental and important food source of bioactive phytochemicals, which have well-defined roles in the management of each stage of breast carcinogenesis. To better understand the value of whole grains in future prevention and treatment of breast cancer, the effects and possible mechanisms of six different whole grain cereals, which are the most commonly consumed throughout the world, are introduced in the current review. Moreover, the bioactive compounds extracted from whole grains are adequately formulated and the underlying mechanism of action is illustrated. In addition, the present limitations and future perspective of whole grain consumption for breast cancer are also concluded. The objective of this review is to promote the development of nutraceutical and functional food from whole grains and its application for reducing the risk of breast cancer.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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