Comprehensive Review of Red Meat Consumption and the Risk of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Red and processed meat consumption rates are increasing in the United States. In this review, we present the current evidence that links red meat consumption and cancer development. A literature search was conducted in the PubMed and Google Scholar databases to review red meat consumption and its association with breast cancer and gastrointestinal cancer. Due to the presence of heme iron, which triggers oxidative reactions that eventually result in tumor formation, red meat consumption is strongly associated with the development of breast cancer. Ingestion of red meat increases Helicobacter pylori infections, resulting in enhanced expression of the CagA gene and the secretion of pro-inflammatory cytokines. This is the leading cause of gastric cancer. There is a strong correlation between heterocyclic amines and polycyclic aromatic hydrocarbons in red meat and the development of pancreatic cancer. However, additional research is necessary to confirm this finding. Adult colorectal cancer is caused by the formation of heterocyclic amines and DNA adducts due to the intake of red and processed meats cooked at higher temperatures. The consumption of poultry is associated with a reduced risk of breast and gastrointestinal cancers, but the results are inconsistent. The evidence is strong for the association between red meat and breast cancer and most gastric cancers. The presence of aromatic hydrocarbons, heterocyclic amines, and heme iron in red meat has been found to be behind tumorigenesis. Poultry has been shown to have a low association with cancer, but additional research is needed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».