Dietary Choline and Betaine Intake and Risk of Colorectal Cancer in an Iranian Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) is increasing in low- and middle-income countries, likely due to changing lifestyle habits, including diet. We aimed to investigate the relationship between dietary betaine, choline, and choline-containing compounds and CRC risk. METHODS: We analyzed data from a case-control study, including 865 CRC cases and 3206 controls from Iran. Detailed information was collected by trained interviewers using validated questionnaires. The intake of free choline, phosphocholine (Pcho), glycerophosphocholine (GPC), phosphatidylcholine (PtdCho), and sphingomyelin (SM), as well as of betaine was estimated from food frequency questionnaires and categorized into quartiles. The odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) of CRC for choline and betaine quartiles were calculated using multivariate logistic regression by adjusting for potential confounders. RESULTS: We observed excess risk of CRC in the highest versus lowest intake of total choline (OR = 1.23, 95% CI 1.13, 1.33), GPC (OR = 1.13, 95% CI 1.00, 1.27), and SM (OR = 1.14, 95% CI 1.01, 1.28). The intake of betaine exerted an inverse association with CRC risk (OR = 0.91, 95% CI 0.83, 0.99). There was no association between free choline, Pcho, PtdCho, and CRC. Analyses stratified by gender showed an elevated OR of CRC in men for SM intake OR = 1.20, 95% CI 1.03, 1.40) and a significantly decreased CRC risk in women for betaine intake (OR = 0.84, 95% CI 0.73, 0.97). CONCLUSION: Dietary modifications leading to an increase in betaine sources and managing the use of animal products as references for SM or other choline types might contribute to decreasing the risk of CRC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».