The Under appreciated Role of Lifestyle and Nutrition in Cancer Prevention, Genesis, and Treatment
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a review of the impact of nutrition and lifestyle on the most frequently occurring cancers, including blood, bone, brain, breast, gastric, lung, oral, pancreatic and skin cancers. Heart disease and cancer are the leading causes of morbidity and mortality and the first and second leading causes of death in the United States. Risk of death declined more steeply for heart disease than cancer, offsetting the increase in heart disease deaths, which partially offsets the increase in cancer deaths resulting from demographic changes over the past four decades. Lung cancer is by far the most common cause of cancer-related mortality worldwide in many countries. The incidence rates of lung, colorectal and prostate cancers will continue to rise in the future decades due to the rise of ageing population. Pancreatic cancer is an aggressive malignancy with a poor long-term survival and there has been only slight improvement in outcomes over the past 30 years. Some of the most common contributing factors to various cancers include: genetics, tobacco use, infections, obesity, poor diet, physical inactivity, environmental pollution and hazards, ionizing and ultra-violet radiation (UVR), sunlight, cancer causing substances, chronic inflammation and immunosuppression. This article summarizes recent and tangible cancer control measures which include early detection, weight control, Mediterranean type diet, phytochemicals such as flavonoids, regular physical activity, therapeutic agents, chemotherapy, nano-medicine, medicinal plants and education through mass media awareness.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».