Prediagnostic consumption of vitamin D, calcium and dairy products and colorectal cancer survival: results from the Newfoundland Colorectal Cancer Registry Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vitamin D, Ca and dairy products are negatively associated with colorectal cancer (CRC) incidence, but little is known of their influence on CRC survival. To investigate prediagnostic intakes of vitamin D, Ca and dairy products for their relevance to CRC prognosis, we analysed 504 CRC patients enrolled in the Newfoundland Colorectal Cancer Registry Cohort Study who were diagnosed for the first time with CRC between 1999 and 2003. Follow-up for mortality and cancer recurrence was through April 2010. Data on diet and lifestyle factors were gathered via a validated, semi-quantitative FFQ and a Personal History Questionnaire. Multivariate Cox models estimated hazard ratios (HR) and 95 % CI for the relationship of prediagnostic intakes of vitamin D, Ca and dairy products with all-cause mortality (overall survival, OS) and disease-free survival (DFS) among CRC patients. We found that prediagnostic Ca intake from foods, but not total Ca intake, was negatively associated with all-cause mortality (HR for Q2 v. Q1, 0·44; 95 % CI, 0·26, 0·75). An inverse relationship was also seen in a dose–response fashion for prediagnostic cheese intake (HR for Q4 v. Q1, 0·57, 95 % CI, 0·34, 0·95, Ptrend = 0·029). No evidence for modification by sex, physical activity, alcohol drinking and cigarette smoking was observed. In summary, high prediagnostic intakes of cheese and Ca from foods may be associated with increased survival among CRC patients. By manipulating diet, this study may contribute to the development of novel therapies that add to the armamentarium against CRC. Replication studies are required before any nutritional interventions are made available.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».