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Enregistrement W4318833514 · doi:10.3390/antiox12020338

Association between Dietary and Supplemental Antioxidants Intake and Lung Cancer Risk: Evidence from a Cancer Screening Trial

2023· article· en· W4318833514 sur OpenAlexaff
Jiaqi Yang, Sicheng Qian, Xiaona Na, Ai Zhao

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineLung cancerCancerInternal medicineOncologyPhysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies provided inconsistent results on the effects of antioxidant nutrient intake on lung cancer prevention. We aimed to evaluate the association between antioxidant consumption from food and supplemental sources and lung cancer incidence. Data were obtained from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) cancer screening trial. A total of 98,451 participants were included in the data analysis. We used a multivariable Cox proportional hazards regression model to calculate hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for the association between antioxidant intake and lung cancer risk. Dose-response assessments for individual nutrients were conducted. We also selected the model for the best combination of antioxidants for reducing lung cancer risk using machine learning methods. After the median follow-up of 12.2 years, 1642 new cases were identified. Intake of the calculated HRs indicated a trend for a higher quartile of food-based Composite Dietary Antioxidant Index (fCDAI) associated with a lower lung cancer risk after adjusting for covariates (HRQ4vs.Q1 = 0.64, 95% CI: 0.52, 0.79; P for trend < 0.001). Protective effects of dietary antioxidant intake were observed across all individual antioxidant micronutrients except magnesium. Random forests model suggested the dietary intake group of α-carotene, magnesium, vitamin C, vitamin E, lycopene, selenium, lutein, and zeaxanthin, and β-carotene had the most favorable effects on lung cancer prevention. Higher consumption of antioxidants from food sources has a protective effect against lung cancer, while no effects were shown in the supplemental group. It is recommended to consume a combination of various antioxidants due to the potential benefits from the interaction, while more research should be performed to investigate the underlying mechanisms of antioxidant synergic effects on lung cancer risk reduction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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