The Sugar-Cancer Connection Revisited: Aren’t Obesity, Cardiovascular, Metabolic Disorders and Awareness The Main Problems?
Notice bibliographique
Résumé
Blood sugar had been proposed a long time ago to promote cancer. Since then, several studies were undertaken to either disprove or confirm that potential causal relationship. Among all forms of sugars – e.g., glucose, carbohydrates, fructose, maltose –, none was shown to increase directly or specifically the risks of cancer. Moreover, a reduction of glucose intake failed to prevent or reduce tumor cell activity. This said, all cells including cancer cells need sugar or more specifically glucose as fuel for their intrinsic cellular metabolism. One thing is clear about sugar or glucose — eating a lot of it generally leads to overstimulation of insulin, insulin growth factor (IGF), and overweight problems. In other words, as of today, scientists have failed to confirm a direct link between sugar and cancer, although an indirect link was found between cancer and all sources of energy such as lipids, proteins, alcohol, and sugar or glucose — i.e., when steadily taken in excess, all forms of energy lead generally to insulin problems, obesity, and type II diabetes which are, in turn, conditions well-known to enhance the risks of several types of cancer. Beyond a lack of knowledge about food, it is maybe poor awareness levels that underlie unconscious behaviors leading to excessive eating and abnormal sugar consumption mainly in Occidental countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».