High-Fat Diet as a Risk Factor for Breast Cancer: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
High-fat diets have been identified as a major cause of obesity and a potential risk factor for breast cancer. Fat tissue, also known as adipose tissue, produces an excess of estrogen, which has been linked to an increased risk of breast cancer. Determining the impact of HFDs in the development and progression of breast cancer is essential, as it will enable us to identify the role of dietary modification in preventing and managing the disease. The impact of a high-fat diet (HFD) on the development of breast cancer in humans has yet to be fully explained, as very few human studies are available to effectively analyze the effect fatty food has on breast cancer development. This meta-analysis, therefore, seeks to determine the strength of association, if any, between HFD and an increased risk of breast cancer development. This research will help inform good eating habits, potentially reducing the disease's incidence and outcome. This meta-analysis examined eight (8) papers from various nations examining the effect of a high-fat diet as a risk factor for breast cancer development between 2010 and 2020. The study employed the multivariable-adjusted hazard ratio (H.R.), odds ratio (OR), or relative risk (R.R.) from the studies. Breast cancer cases were histologically and radiologically confirmed in the studies evaluated, and validated food frequency questionnaires were used to assess their dietary patterns. This metanalysis study found a substantial link between a high-fat diet and an increased risk of breast cancer, with statistically significant results (I2 = 93.38%, p0.05). Changes in dietary fat consumption may thus help mitigate some of the unfavorable consequences of breast cancer and survival. Even if further research is needed to support this assertion, the findings are compelling enough to advocate for low-fat, healthy diets to avoid breast cancer.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».