Diet‐wide association study of 92 foods and nutrients and lung cancer risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition study and the Netherlands Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
It is unclear whether diet, and in particular certain foods or nutrients, are associated with lung cancer risk. We assessed associations of 92 dietary factors with lung cancer risk in 327 790 participants in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC). Cox regression yielded adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) per SD higher intake/day of each food/nutrient. Correction for multiple comparisons was performed using the false discovery rate and identified associations were evaluated in the Netherlands Cohort Study (NLCS). In EPIC, 2420 incident lung cancer cases were identified during a median of 15 years of follow-up. Higher intakes of fibre (HR per 1 SD higher intake/day = 0.91, 95% CI 0.87-0.96), fruit (HR = 0.91, 95% CI 0.86-0.96) and vitamin C (HR = 0.91, 95% CI 0.86-0.96) were associated with a lower risk of lung cancer, whereas offal (HR = 1.08, 95% CI 1.03-1.14), retinol (HR = 1.06, 95% CI 1.03-1.10) and beer/cider (HR = 1.04, 95% CI 1.02-1.07) intakes were positively associated with lung cancer risk. Associations did not differ by sex and there was less evidence for associations among never smokers. None of the six associations with overall lung cancer risk identified in EPIC were replicated in the NLCS (2861 cases), however in analyses of histological subtypes, inverse associations of fruit and vitamin C with squamous cell carcinoma were replicated in the NLCS. Overall, there is little evidence that intakes of specific foods and nutrients play a major role in primary lung cancer risk, but fruit and vitamin C intakes seem to be inversely associated with squamous cell lung cancer.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».