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Enregistrement W4391353402 · doi:10.1186/s12944-024-02025-z

Association of saturated fatty acids with cancer risk: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391353402 sur OpenAlexaboutno aff
Mei Jin, Meiyu Qian, Yanting Hou, Maodi Liang, Yao Chen, Cuizhe Wang, Jun Zhang

Notice bibliographique

RevueLipids in Health and Disease · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesXinjiang Production and Construction CorpsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMeta-analysisClinical nutritionMedicineCochrane LibraryPublication biasInternal medicineSubgroup analysisCancerClinical chemistryLipidologyConfidence intervalOncologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Extensive research has explored the link between saturated fatty acids (SFAs) and cardiovascular diseases, alongside other biological dysfunctions. Yet, their association with cancer risk remains a topic of debate among scholars. The present study aimed to elucidate this association through a robust meta-analysis. METHODS: PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science databases were searched systematically to identify relevant studies published until December 2023. The Newcastle-Ottawa Scale was used as the primary metric for evaluating the quality of the included studies. Further, fixed- or random-effects models were adopted to determine the ORs and the associated confidence intervals using the Stata15.1 software. The subsequent subgroup analysis revealed the source of detection and the cancer types, accompanied by sensitivity analyses and publication bias evaluations. RESULTS: The meta-analysis incorporated 55 studies, comprising 38 case-control studies and 17 cohort studies. It revealed a significant positive correlation between elevated levels of total SFAs and the cancer risk (OR of 1.294; 95% CI: 1.182-1.416; P-value less than 0.001). Moreover, elevated levels of C14:0, C16:0, and C18:0 were implicated in the augmentation of the risk of cancer. However, no statistically significant correlation of the risk of cancer was observed with the elevated levels of C4:0, C6:0, C8:0, C10:0, C12:0, C15:0, C17:0, C20:0, C22:0, and C24:0. Subgroup analysis showed a significant relationship between excessive dietary SFA intake, elevated blood SFA levels, and heightened cancer risk. Increased total SFA levels correlated with higher risks of breast, prostate, and colorectal cancers, but not with lung, pancreatic, ovarian, or stomach cancers. CONCLUSION: High total SFA levels were correlated with an increased cancer risk, particularly affecting breast, prostate, and colorectal cancers. Higher levels of specific SFA subtypes (C14:0, C16:0, and C18:0) are also linked to an increased cancer risk. The findings of the present study would assist in providing dietary recommendations for cancer prevention, thereby contributing to the development of potential strategies for clinical trials in which diet-related interventions would be used in combination with immunotherapy to alter the levels of SFAs in patients and thereby improve the outcomes in cancer patients. Nonetheless, further high-quality studies are warranted to confirm these associations.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,045
Bibliométrie0,0100,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,342 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations67
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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