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Enregistrement W2979170851 · doi:10.1080/01635581.2019.1670218

Association between dietary fiber and endometrial cancer: a meta-analysis

2019· review· en· W2979170851 sur OpenAlexaboutno aff
Hengjie Li, Hui Mao, Yi Yu, Yong Hai Nan

Notice bibliographique

RevueNutrition and Cancer · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConfoundingMedicineConfidence intervalRelative riskMeta-analysisDemographyBody mass indexEndometrial cancerInternal medicineEnvironmental healthCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To explore a potential relationship between dietary fiber consumption and risk of endometrial cancer (EC), eligible studies published up to 30 June 2018 were retrieved via computer searches and manual review of references. Random-effects models were used to calculate summary relative risk (RR) estimates based on contrasting high- and low-fiber intake values. Sensitivity analysis was conducted, and heterogeneity among study results was explored through stratified analyses by study design, geographic region, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) score, impact factor, and adjustment for several confounders (age, body mass index, smoking, energy intake, and education). We extracted data from 16 studies (involving 6,563 cases). There was a significant association between dietary fiber intake and EC (RR = 0.86, 95% confidence interval [CI]: 0.78, 0.93). In stratified analysis, this trend was more pronounced in the case-control studies, and in studies conducted in the Americas and Asia. The relationship was further confirmed after adjusting for education level (RR = 0.74; 95% CI: 0.60, 0.88) and age (RR = 0.70; 95% CI: 0.57, 0.83), and NOS scores of 6 (RR = 0.81; 95% CI: 0.67, 0.95) and 7 (RR = 0.75; 95% CI: 0.62, 0.88). In conclusion, our meta-analysis revealed an inverse association between dietary fiber consumption and EC risk. Further efforts should be made to confirm these findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,051
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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