Adherence to a cholesterol-lowering diet and the risk of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests a role of serum cholesterol in prostate cancer (PCa) development and of lipid lowering medications in PCa risk reduction. We developed a score for adherence to an established cholesterol-lowering diet and evaluated its association with PCa risk in a multicentric hospital-based case-control study (1294 cases; 1451 matched controls) in Italy (1992-2001). The score was derived from seven dietary indicators which have been reported to lower cholesterol levels: high intake of non-cellulosic polysaccharides (viscous fibres), monounsaturated fatty acids, legumes, seeds/corn oil; low intake of saturated fatty acids, dietary cholesterol, and glycaemic index. Odds ratios (ORs) and corresponding confidence intervals (CIs) were calculated through the unconditional logistic regression model. Although most of the dietary indicators alone were not significantly associated with reduced PCa risk, men who fulfilled 5 to 7 dietary indicators (187 cases and 281 controls) showed a 43% reduction in PCa risk compared to those with 0 to 2 indicators (OR: 0.57; 95% CI: 0.43-0.77). This association was not modified by socio-demographic characteristics or lifestyle factors. In conclusion, adherence to a cholesterol-lowering diet is a favourable factor against the risk of PCa, providing support to dietary guidelines that promote cholesterol reduction through plant-based diets.
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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 ».