Association of high adherence to vegetables-and-fruits dietary pattern with quality of life among Chinese women with early stage breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Dietary intake and patients’ quality of life (QoL) are important supportive care issues in breast cancer survivorship. This study aimed to identify dietary pattern after breast cancer diagnosis. In addition, the association between dietary patterns and QoL were cross-sectionally investigated.Methods: A breast cancer cohort which included 1462 Chinese women were longitudinally interviewed at four time-points, namely baseline, 18-, 36-, and 60-months after diagnosis. At each follow-up, validated food frequency questionnaires (FFQ) were used to assess patients’ dietary intake, and principal component analysis was used to derive dietary patterns. European Organization for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Questionnaire Core 30 (EORTC QLQ-C30) were used to measure QoL. This study included 1226 patients with invasive disease who completed assessment at 18-month follow-up and had detailed data of dietary intake and QoL. Results: Two major dietary patterns were identified: “grain and animal food pattern” and “vegetables and fruits pattern”. Multivariable linear regression analysis indicated that grain and animal food intake was inversely associated with score for fatigue (P = 0.010) and dyspnea (P = 0.024). Vegetables and fruits intake were positively associated with scores for global health status/QoL (P = 0.002), while inversely associated with score for loss of appetite (P = 0.040) and diarrhea (P = 0.009). Conclusion: This study suggested that high adherence to a vegetables and fruits pattern might have beneficial effect on QoL among Chinese breast cancer patients. Prospective follow-up data could further confirm whether a specific dietary pattern has impact on cancer outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».