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Enregistrement W4380740935 · doi:10.21203/rs.3.rs-3063205/v1

The association between Selenium and Epithelial Ovarian Cancer (EOC) among women; A protocol of a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4380740935 sur OpenAlexaboutno aff
KCM Perera, Nipun D. Perera, HTCS Abeysena

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KelaniyaUniversity of ColomboUniversity of Queensland
Mots-clésObservational studyMedicineOvarian cancerMeta-analysisScopusOncologyMEDLINECancerSystematic reviewCohort studyInternal medicineGynecologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Selenium (Se) may have a protective effect against some selected cancers. Ovarian cancer is ranked as one of the major killers of all gynecological malignancies worldwide. The objective of this study is to find the relationship between selenium intake and Epithelial Ovarian Cancer risk in women who have not had an oophorectomy. Methods: A comprehensive electronic search was carried out according to the prepared strategy from the starting date of the PubMed/Medline, EMBASE, Scopus, Proquest, and Web of Science databases up to 30th of September 2022 without limitations related to language and publication status. Studies were screened by COVIDENCE. Cohort studies, case-control studies, cross-sectional analytical studies, ecological studies, and randomized control studies were included, and descriptive studies were excluded from the systematic review. The exposure of interest is high selenium intake from either food sources or supplements and also high measures of selenium in blood, toenails, or other biological samples, and high measures of serum selenoproteins. Data extraction will be done. New Castle Ottawa Scale will be used to assess the bias of observational studies. The findings will be synthesized first via a narrative description. If data permits results will be displayed via forest plots. All analyses will be conducted using STATA-17. Discussion: Ovarian cancer is the most fatal gynecological malignancy among women. Due to the lack of recommended screening tools, the identification of modifiable effective risk factors and preventive tools are essential to reduce ovarian cancer burden. Selenium is a powerful antioxidant, therefore it prevents cell damage. It was proven in some studies that selenium protects against the development of some selected cancers. Therefore it is envisaged to find whether there is an inverse relationship between selenium and ovarian cancer for future preventive strategies. Systematic review registration: Registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO)- CRD42022356472

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,028
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,003

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 Opus0,276
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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