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Enregistrement W3199033373 · doi:10.1097/cej.0000000000000680

Coffee consumption and gastric cancer: a pooled analysis from the Stomach cancer Pooling Project consortium

2021· article· en· W3199033373 sur OpenAlexaff
Georgia Martimianaki, Paola Bertuccio, Gianfranco Alicandro, Claudio Pelucchi, Francesca Bravi, Greta Carioli, Rossella Bonzi, Charles S. Rabkin, Linda M. Liao, Rashmi Sinha, Ken Johnson, Jinfu Hu, Domenico Palli, Monica Ferraroni, Nuno Lunet, Samantha Morais, Shoichiro Tsugane, Akihisa Hidaka, Gerson Shigueaki Hamada, Lizbeth López‐Carrillo, Raúl Ulises Hernández‐Ramírez, Давид Заридзе, Dmitry Maximovitch, Núria Aragonés, Vicente Martín, Mary H. Ward, Jesús Vioqué, Zuo‐Feng Zhang, Robert C. Kurtz, Παγώνα Λάγιου, Areti Lagiou, Antonia Trichopoulou, Anna Karakatsani, Reza Malekzadeh, M. Constanza Camargo, María Paula Curado, Stefania Boccia, Paolo Boffetta, Eva Negri, Carlo La Vecchia

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cancer Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineOdds ratioConfidence intervalCancerLogistic regressionInternal medicineStomach cancerObservational studyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to evaluate and quantify the relationship between coffee and gastric cancer using a uniquely large dataset from an international consortium of observational studies on gastric cancer, including data from 18 studies, for a total of 8198 cases and 21 419 controls. METHODS: A two-stage approach was used to obtain the pooled odds ratios (ORs) and the corresponding 95% confidence intervals (CIs) for coffee drinkers versus never or rare drinkers. A one-stage logistic mixed-effects model with a random intercept for each study was used to estimate the dose-response relationship. Estimates were adjusted for sex, age and the main recognized risk factors for gastric cancer. RESULTS: Compared to never or rare coffee drinkers, the estimated pooled OR for coffee drinkers was 1.03 (95% CI, 0.94-1.13). When the amount of coffee intake was considered, the pooled ORs were 0.91 (95% CI, 0.81-1.03) for drinkers of 1-2 cups per day, 0.95 (95% CI, 0.82-1.10) for 3-4 cups, and 0.95 (95% CI, 0.79-1.15) for five or more cups. An OR of 1.20 (95% CI, 0.91-1.58) was found for heavy coffee drinkers (seven or more cups of caffeinated coffee per day). A positive association emerged for high coffee intake (five or more cups per day) for gastric cardia cancer only. CONCLUSIONS: These findings better quantify the previously available evidence of the absence of a relevant association between coffee consumption and gastric cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,020
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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