Risk Factors Related to Esophageal Cancer, a Case-Control Study in Herat Province of Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Herat province of Afghanistan is located on the Asian Esophageal Cancer Belt (AECB), a wide area in Central and Eastern Asia where very high rates of esophageal cancer (EC) have been observed. Several risk factors have been reported in the AECB Region by previous studies. Considering lack of information in Afghanistan on this issue, a study was conducted to determine the major risk factors related to EC in order to guide protective measures. METHODS: A population-based case-control study was performed from July 2015 to August 2016 among 657 EC patients in the Herat Province and 180 histopathological confirmed cases and 189 controls were interviewed. A structured questionnaire was used and face-to-face interviews were conducted. RESULTS: Low body mass index (BMI), low socio-economic status, family history of EC, consumption of dark tea, very hot beverage and qulurtoroosh were found to be statistically significant for EC and esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) in univariate analyses. According to multivariate analyses, sex (OR=2.268; 95% CI=1.238-4.153), very hot beverages (OR=2.253; 95% CI=1.271- 3.996), qulurtoroosh (OR=5.679; 95% CI=1.787-18.815), dark tea (OR=2.757; 95% CI=1.531-4.967), high previous BMI (OR=0.215; 95% CI=0.117-0.431) and low socio-economic status (OR=1.783; 95% CI=1.007-3.177) were associated with ESCC. Being male was found to increase the risk of ESCC with OR=2.268 (95% CI=1.238-4.153). CONCLUSION: Consuming very hot beverages dark tea and a local food, qulurtoroosh, were found as important risk factors for EC. Our findings warrant further studies and necessitate the implementation of protective measures for EC which is one of the leading cancers in the region.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».