The relationship between dietary inflammatory potential and cancer outcomes among cancer survivors: A systematic review and meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Cancer remains the second leading cause of death globally. Chronic inflammatory environments promote the growth of tumors, and the intake of certain food items can increase systemic inflammation. This study examined the relationship between the inflammatory potential of diet, measured by the Dietary Inflammatory Index (DII), and recurrence, all-cause, and cancer-specific mortality among cancer survivors. Web of Science, Medline, CINHAL, and PsycINFO databases were searched in April 2022. Two independent reviewers screened all searches. Of the 1,443 studies, 13 studies involving 14,920 cancer survivors passed all the screening stages. Three studies reported cancer recurrence, 12 reported all-cause mortality, and six reported cancer-specific mortality. Seven studies calculated DII from pre-diagnosis diets, five from post-diagnosis diets, and one from both pre-and post-diagnosis diets. A random-effects model meta-analysis showed that high DII was not associated with an increased risk of recurrence (HR = 1.09, 95 % CI = 0.77, 1.54, n = 4) and all-cause (HR = 1.08, 95 % CI = 0.99, 1.19, n = 14) and cancer-specific mortality (H = 1.07, 95 % CI = 0.92, 1.25, n = 6). Analysis by the timing of dietary assessment showed that only post-diagnosis DII was associated with an increased risk of all-cause mortality (HR = 1.34, 95 % CI = 1.05, 1.72, n = 6) by 34 %; however, cancer type did not modify these associations. The quality of the study assessed using the Newcastle Ottawa Scale indicated all but one studies were good. The risk of all-cause mortality among cancer survivors could be reduced by consuming more anti-inflammatory diets after cancer diagnosis.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».