Recent advances in clinical practice: colorectal cancer chemoprevention in the average-risk population
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is one of the most common and lethal malignancies in Western countries. Its development is a multistep process that spans more than 15 years, thereby providing an opportunity for prevention and early detection. The high incidence and mortality rates emphasise the need for prevention and screening. Many countries have therefore introduced CRC screening programmes. It is expected, and preliminary evidence in some countries suggests, that this screening effort will decrease CRC-related mortality rates. CRC prevention involves a healthy lifestyle and chemoprevention-more specifically, oral chemoprevention that can interfere with progression from a normal colonic mucosa to adenocarcinoma. This preventive effect is important for individuals with a genetic predisposition, but also in the general population. The ideal chemopreventive agent, or combination of agents, remains unknown, especially when considering safety during long-term use. This review evaluates the evidence across 80 meta-analyses of interventional and observational studies of CRC prevention using medications, vitamins, supplements and dietary factors. This review suggests that the following factors are associated with a decreased incidence of CRC: aspirin, non-steroidal anti-inflammatory drugs, magnesium, folate, a high consumption of fruits and vegetables, fibre and dairy products. An increased incidence of CRC was observed with frequent alcohol or meat consumption. No evidence of a protective effect for tea, coffee, garlic, fish and soy products was found. The level of evidence is moderate for aspirin, β-carotene and selenium, but is low or very low for all other exposures or interventions.
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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 | 0,009 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
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 ».