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Enregistrement W4392401568 · doi:10.1093/jnci/djae051

Dietary interventions in cancer: a systematic review of all randomized controlled trials

2024· review· en· W4392401568 sur OpenAlexaff
Nosakhare Paul Ilerhunmwuwa, Abul Hasan Shadali Abdul Khader, Calvin Smith, Edward R. Scheffer Cliff, Christopher M. Booth, Evevanne Hottel, Muhammad Aziz, Wade Lee‐Smith, Aaron M. Goodman, Rajshekhar Chakraborty, Ghulam Rehman Mohyuddin

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerClinical endpointInterquartile rangeRandomized controlled trialInternal medicinePsychological interventionClinical trialSystematic reviewProstate cancerOncologyMEDLINE

Résumé

BACKGROUND: Prior systematic reviews addressing the impact of diet on cancer outcomes have focused on specific dietary interventions. In this systematic review, we assessed all randomized controlled trials (RCTs) investigating dietary interventions for cancer patients, examining the range of interventions, endpoints, patient populations, and results. METHODS: This systematic review identified all RCTs conducted before January 2023 testing dietary interventions in patients with cancer. Assessed outcomes included quality of life, functional outcomes, clinical cancer measurements (eg, progression-free survival, response rates), overall survival, and translational endpoints (eg, inflammatory markers). RESULTS: In total, 252 RCTs were identified involving 31 067 patients. The median sample size was 71 (interquartile range 41 to 118), and 80 (32%) studies had a sample size greater than 100. Most trials (n = 184, 73%) were conducted in the adjuvant setting. Weight or body composition and translational endpoints were the most common primary endpoints (n = 64, 25%; n = 52, 21%, respectively). Direct cancer measurements and overall survival were primary endpoints in 20 (8%) and 7 (3%) studies, respectively. Eight trials with a primary endpoint of cancer measurement (40%) met their endpoint. Large trials in colon (n = 1429), breast (n = 3088), and prostate cancer (n = 478) each showed no effect of dietary interventions on endpoints measuring cancer. CONCLUSION: Most RCTs of dietary interventions in cancer are small and measure nonclinical endpoints. Although only a small number of large RCTs have been conducted to date, these trials have not shown an improvement in cancer outcomes. Currently, there is limited evidence to support dietary interventions as a therapeutic tool in cancer care.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

1 modèle sur 3 a qualifié ce travail de métarecherche. Ce travail est contesté : il se situe à la frontière empirique du domaine, et son statut dépend du modèle interrogé. C'est l'un des 51 travaux du dossier des désaccords.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8T1
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Systematic review characterizing all dietary intervention RCTs in cancer by sample size, endpoint choice, and design; the reported findings are about the state of the trial literature, though a clinical conclusion is also drawn.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The systematic review answers a clinical question about dietary interventions in cancer rather than studying synthesis methodology.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Systematic review of dietary RCTs in cancer answers a clinical effectiveness question; uses synthesis method rather than studying the method.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,130
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,130
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,015
Bibliométrie0,0150,016
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,321
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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