Obesity and Cancer: Potential Mediation by Dysregulated Dietary Phosphate
Notice bibliographique
Résumé
Next to smoking, obesity is the second leading preventable risk factor for cancer, but increasing rates of obesity and overweight are estimated to overtake smoking as the leading preventable cancer risk factor. Few research studies have investigated the dysregulated endocrine metabolism of dietary phosphate as a potential mediating factor in the association of obesity with cancer. Phosphate toxicity, the accumulation of excess phosphate in the body from dysregulated phosphate metabolism, is associated with tumorigenesis. High levels of hormones that regulate phosphate metabolism, such as parathyroid hormone and fibroblast growth factor 23, are also associated with obesity, providing a potential link between obesity and phosphate toxicity. Increased dietary intake of inorganic phosphate is linked to excessive consumption of foods processed with phosphate additives, and consumption of ultra-processed foods is associated with an increase in the incidence of obesity. Sugar-sweetened beverages provide the single largest source of sugar and energy intake in the U.S. population, and colas containing phosphoric acid are associated with tumorigenesis, suggesting another potential connection between obesity and cancer. Furthermore, dietary phosphate is positively correlated with increases in obesity, central obesity, and metabolic syndrome. The present perspective article proposes that dysregulated dietary phosphate potentially mediates the association of obesity with cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».