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Enregistrement W4387868619 · doi:10.1016/j.canep.2023.102454

The association of the healthy eating index with risk of colorectal cancers (overall and by subsite) among Canadians

2023· article· en· W4387868619 sur OpenAlexaffabout
Rhonda Arthur, Victoria A. Kirsh, Thomas E. Rohan

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesAlbert Einstein College of Medicine, Yeshiva University
Mots-clésMedicineColorectal cancerHazard ratioInternal medicineProportional hazards modelCohortBody mass indexCohort studyCancerLower riskGastroenterologyOncologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Healthy dietary patterns characterized by high intake of fruits and vegetables, grains/cereals, and lean meat/fish, and low intake of red/processed meats and refined carbohydrates, have been shown to be associated with reduced risk of colorectal cancer, but evidence regarding their association with colorectal cancer subsites is limited. Hence, this study was conducted to assess the association of a healthy dietary pattern, as reflected in the Healthy Eating Index (HEI) (a composite score based on consumption of various food groups), with risk of colorectal cancer, overall and by subsite. METHODS: We conducted a case-cohort study in the Canadian Study of Diet, Lifestyle and Health (CSDLH). The study included all cases of incident colorectal cancer in the entire cohort, and an age-stratified subcohort of 3185 women and 2622 men. Cox regression models were used to estimate hazard ratios (HR) for the association between the HEI and the risk of colorectal cancer, overall and by subsite. We also assessed the association by sex and by selected metabolic factors. RESULTS: For both sexes combined, the highest quintile of the HEI score was inversely associated with risk of colorectal cancer, colon cancer and proximal colon cancer (HR: 0.65; 95% CI: 0. 49-0.85, HR: 0.60, 95% CI: 0.44-0.83 and HR: 0.54, 95% CI: 0.35-0.85, respectively). However, these associations were mostly observed among men (HR: 0.56; 95% CI: 0.38-0.81, HR: 0.44, 95% CI: 0.28-0.69 and HR: 0.26; 95% CI: 0.12-0.56, for colorectal cancer, colon cancer and proximal colon cancer, respectively; p-interactions=0.029, 0.032 and 0.063, respectively). An inverse association was also observed between the HEI and risk of colorectal cancer among normal weight participants, overweight/obese participants, non-smokers, non-alcohol drinkers and participants who were physically inactive. CONCLUSION: A healthy dietary pattern may reduce risk of colorectal cancer, particularly among men.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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