Dietary quality index and the risk of breast cancer: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diet quality is a significant determinant in the etiology of breast cancer (BrCa), but further studies are required to explore this relationship. Therefore, we tried to assess if diet quality, assessed using the Diet Quality Index-International (DQI-I), was related to BrCa among the Iranian population. METHODS: In the present case-control research, 134 women with a recent diagnosis of BrCa and 267 without BrCa were selected as case and control groups. Individual food intake data from a food frequency questionnaire was used to compute DQI-I. Also, the multivariable logistic regression models were utilized to evaluate the association between DQI-I and BrCa odds . RESULTS: We found a significant association between the last tertile of DQI-I and BrCa odds in the fully adjusted model (odds ratio (OR) = 0.30; 95% confidence interval (CI): 0.15-0.56). The subgroup analysis based on menopausal status also showed a significant decrease in BrCa odds in pre-and post-menopausal women (pre-menopausal: OR = 0.27; 95% CI: 0.10-0.70 - post-menopausal status: OR = 0.35; 95% CI: 0.13-0.92). CONCLUSIONS: Our findings indicated that a higher DQI-I score was related to a lower chance of BrCa. According to our research, a healthy diet pattern is crucial for BrCa prevention.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».