Associations of low‐carbohydrate diets with breast cancer survival
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The objective of this study was to evaluate the role of low‐carbohydrate diets after breast cancer diagnosis in relation to breast cancer–specific and all‐cause mortality. Methods For 9621 women with stage I–III breast cancer from two ongoing cohort studies, the Nurses’ Health Study and Nurses’ Health Study II, overall low‐carbohydrate, animal‐rich low‐carbohydrate, and plant‐rich low‐carbohydrate diet scores were calculated by using food frequency questionnaires collected after breast cancer diagnosis. Results Participants were followed up for a median 12.4 years after breast cancer diagnosis. We documented 1269 deaths due to breast cancer and 3850 all‐cause deaths. With the use of Cox proportional hazards regression and after controlling for potential confounding variables, we observed a significantly lower risk of overall mortality among women with breast cancer who had greater adherence to overall low‐carbohydrate diets (hazard ratio for quintile 5 vs. quintile 1 [HRQ5vsQ1], 0.82; 95% CI, 0.74–0.91; ptrend = .0001) and plant‐rich low‐carbohydrate diets (HRQ5vsQ1, 0.73; 95% CI, 0.66–0.82; ptrend < .0001) after breast cancer diagnosis but not animal‐rich low‐carbohydrate diets (HRQ5vsQ1, 0.93; 95% CI, 0.84–1.04; ptrend = .23). However, greater adherence to overall, animal‐rich, or plant‐rich low‐carbohydrate diets was not significantly associated with a lower risk of breast cancer–specific mortality. Conclusions This study showed that greater adherence to low‐carbohydrate diets, especially plant‐rich low‐carbohydrate diets, was associated with better overall survival but not breast cancer–specific survival among women with stage I–III breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».