MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3040002326 · doi:10.14740/jocmr4258

A Study of Artificial Sweeteners and Thyroid Cancer Risk

2020· article· en· W3040002326 sur OpenAlexvenueno aff
Navdeep Singh, Sandeep Singh Lubana, Saurabh Arora, Issac Sachmechi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKozuki Foundation
Mots-clésMedicineArtificial SweetenerObservational studyThyroid cancerThyroidInternal medicineRetrospective cohort studySurgeryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent decades, data from certain observational studies have stirred controversy over artificial sweeteners by linking them with certain malignancies. As the incidences of artificial sweetener consumption and thyroid cancer are both increasing, our study aimed to determine any possible association between them. METHODS: This retrospective observational study enrolled 50 patients (group 1) with proven diagnosis of well-differentiated thyroid cancer (WDTC) and 50 control subjects (group 2) diagnosed as having benign thyroid nodule by fine-needle aspiration. The survey questionnaire included the total amount and duration of intake of artificial sweeteners. RESULTS: Increased consumption of artificial sweeteners was noted in group 1 as compared to group 2, which was statistically significant (76% vs. 24%, P < 0.01). This study suggested that the use of an average of four packets (4 g) per day of artificial sweetener for an average duration of 5 years is associated with WDTC. CONCLUSIONS: Our study emphasizes the significance of artificial sweetener consumption as a potential risk factor for WDTC and increase in public awareness regarding this association if other studies in future report similar 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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,378
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,194 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetBiochemical Analysis and Sensing TechniquesTravaux en français237 207