Dietary trans-fatty acid intake in relation to cancer risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Apart from ruminant fat, trans-fatty acids are produced during the partial hydrogenation of vegetable oils, (eg, in the production of ultraprocessed foods). Harmful cardiovascular effects of trans-fatty acids are already proven, but the link with cancer risk has not yet been summarized. OBJECTIVE: A systematic review (following PRISMA guidelines) - including observational studies on the association of trans-fatty acid intake with any cancer risk - was conducted, with no limitations on population types. DATA SOURCES: The electronic databases PubMed and Embase were searched to identify relevant studies. DATA EXTRACTION: This systematic review included 46 articles. Quality was assessed via the Newcastle-Ottawa scale. Meta-analyses were conducted if at least 4 articles exploring the same transfat-cancer pairings were found. DATA ANALYSIS: Nineteen cancer types have been researched in cohort and case-control studies on trans-fatty acids, with breast cancer (n = 17), prostate cancer (n = 11), and colorectal cancer (n = 9) as the most researched. The meta-analyses on total trans-fat showed a significant positive association for prostate cancer (odds ratio [OR] 1.49; 95%CI, 1.13-1.95) and colorectal cancer (OR 1.26; 95%CI, 1.08-1.46) but not for breast cancer (OR 1.12; 95%CI, 0.99-1.26), ovarian cancer (OR 1.10; 95%CI, 0.94-1.28), or non-Hodgkin lymphoma (OR 1.32; 95%CI, 0.99-1.76). Results were dependent on the fatty acid subtype, with even cancer-protective associations for some partially hydrogenated vegetable oils. Enhancing moderators in the positive transfat-cancer relation were gender (direction was cancer-site specific), European ancestry, menopause, older age, and overweight. CONCLUSION: Despite heterogeneity, higher risk of prostate and colorectal cancer by high consumption of trans-fatty acids was found. Future studies need methodological improvements (eg, using long-term follow-up cancer data and intake biomarkers). Owing to the lack of studies testing trans-fatty acid subtypes in standardized ways, it is not clear which subtypes (eg, ruminant sources) are more carcinogenic. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD42018105899.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».