MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205975023 · doi:10.33590/emjoncol/20-00067

Phosphate and Oxysterols May Mediate an Inverse Relationship Between Atherosclerosis and Cancer

2020· article· en· W4205975023 sur OpenAlexaff
Ronald B. Brown

Notice bibliographique

RevueEMJ Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxysterolCholesterolPhosphateCancerMediterranean dietDiseaseEndocrinologyInternal medicineMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The peer-reviewed literature has reported an inverse relationship between atherosclerosis and cancer for almost 100 years, but no causative mechanism has been established to explain this puzzling relationship. More recent research has reported an association between tumourigenesis and phosphate toxicity from dysregulated phosphate metabolism, and an association has also been reported between atherosclerosis and cholesterol oxidation products or oxysterols. The present review article synthesises these research findings and proposes that an inverse relationship between the associated risk of cancer and atherosclerosis may be mediated by tumourigenic and atherogenic dietary patterns containing inverse proportions of dietary phosphate and oxysterols. Low-fat animal-based foods generally have reduced cholesterol and oxysterol levels and relatively higher protein and phosphate levels, and dietary patterns containing these foods are associated with reduced atherosclerosis risk and increased cancer risk. By comparison, full-fat animal-based foods are higher in cholesterol and oxysterols and relatively lower in protein and phosphate, and dietary patterns containing these foods are associated with increased atherosclerosis risk and reduced cancer risk. Fruits, vegetables, and plant-based fats generally have lower phosphate levels and no cholesterol, and dietary patterns associated with increased amounts of these foods, such as the Mediterranean diet, reduce risk for both cancer and cardiovascular disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEMJ OncologyMême sujetCholesterol and Lipid MetabolismTravaux en français237 207