The association between dairy products consumption and prostate cancer risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we conducted a meta-analysis to estimate the relationship between the consumption of dairy products and the risk of prostate cancer. We searched PubMed, Embase and Cochrane databases for relevant articles and identified a total of thirty-three cohort studies between 1989 and 2020. The qualities of included studies were assessed using Newcastle-Ottawa scale. Pooled adjusted relative risks (RR) with 95 % CI were calculated. We performed subgroup analyses stratified by dairy type, prostate cancer type, follow-up years, treatment era, collection times, adjustment for confounders and geographic location. In the subgroup analysis stratified by prostate cancer type, the pooled RR were 0·98 (95 % CI 0·94, 1·03) in the advanced group, 1·10 (95 % CI 0·98, 1·24) in the non-advanced group and 0·92 (95 % CI 0·84, 1·00) in the fatal group. In the dose-response analysis, a positive association for the risk of prostate cancer was observed for total dairy products 400 g/d (RR: 1·02; 95 % CI 1·00, 1·03), total milk 200 g/d (RR: 1·02; 95 % CI 1·01, 1·03), cheese 40 g/d (RR: 1·01; 95 % CI 1·00, 1·03) and butter 50 g/d (RR: 1·03; 95 % CI 1·01, 1·05). A decreased risk was observed for the intake of whole milk 100 g/d (RR: 0·97; 95 % CI 0·96, 0·99). Our meta-analysis suggests that high intakes of dairy products may be associated with an increased risk of prostate cancer; however, since many of the studies were affected by prostate-specific antigen (PSA) screening bias, additional studies with an adjustment of PSA screening are needed.
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 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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».