The Association Between Dietary Phytoestrogens and Endometriosis Development
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aims to investigate the relationship between phytoestrogens and endometriosis development. Endometriosis results from uterine-like endometrial and stromal cells growing outside the uterus. People with endometriosis typically experience chronic inflammation, pelvic pain, and infertility resulting in lowered quality of life. Due to their structural similarities, phytoestrogens present in diets possess the ability to mimic the activity of estrogen and influencae endometriosis development. Method: To better understand the role phytoestrogen plays in the development of endometriosis, a prospective clinical cohort study is proposed. The study will be conducted with a sample population of 196 participants lasting for six years. Participants will be recruited if they are present with endometriosis on ultrasound and are confirmed through laparoscopy. Participants will be provided with a questionnaire describing the amount of phytoestrogen-containing food in their diets. This data will be compared against Agriculture-Agri-Food Canada to determine the relative concentration/amount of phytoestrogen in participants' diet foods. The participants will be divided into groups, with the exposed group being provided with recommendations on high phytoestrogen-based foods to incorporate into their daily diet and the unexposed group foods to avoid. Participants’ diets will be analyzed every six months and lesion location, size and phenotype will be assessed via ultrasound. Analysis of variance will be used to determine lesion size, location and phenotypes, paired t-test to determine inflammatory marker protein concentration and p-test to dictate statically significant results. Anticipated Results: It is expected that participants with high amounts of phytoestrogen-containing foods in their diet will present a continual development of endometrial lesions while unexposed participants will present a decrease in endometrial lesion development. Conclusion: Based on the expected results, dietary phytoestrogen may lead to the development of endometriosis. As a result, women and dietitians should consider the effect of phytoestrogen-based foods when preparing diets. Future research should be conducted to assess phytoestrogen-containing foods to reap the nutritional benefits of these foods but also minimize endometrial lesions growth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».