Index-based dietary patterns in relation to gastric cancer risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dietary indices are widely used in diet quality measurement, and the index-based dietary patterns are related to gastric cancer risk. To evaluate the relationship between different kinds of index-based dietary patterns and gastric cancer risk, we systematically searched four English-language databases and four Chinese-language databases. The quality of studies was assessed by the Newcastle–Ottawa Scale. Meta-analyses were performed to estimate the association between gastric cancer incidence and different types of index-based dietary patterns. The OR and hazard ratios (HR) of gastric cancer incidence were calculated by regression models in case–control studies and prospective cohort studies, respectively. The studies were pooled in the random effects model to calculate the summarised risk estimate of the highest quantile interval of dietary indices, taking the lowest as the referent. The dietary indices included different versions of Mediterranean diet score (MDS) and dietary inflammatory index (DII), healthy eating index, Chinese Food Pagoda score and food index score. The meta-analysis was carried out for studies on MDS and DII. The combined OR of gastric cancer for the highest MDS v. the referent was 0·42 (95 % CI 0·2, 0·86), and the combined HR was 0·89 (95 % CI 0·68, 1·17). The combined OR for DII was 2·11 (95 % CI 1·41, 3·15). Higher Mediterranean dietary pattern consumption might reduce gastric cancer risk, while higher inflammatory diet pattern consumption might increase gastric cancer risk.
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 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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».