Association between processed and ultra-processed food intake and the risk of breast cancer: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Results from studies investigating the association between ultra-processed foods (UPFs) and breast cancer are scarce and, in some cases, contradictory. Therefore, we aimed to evaluate the association between the intake of processed foods (PFs) and UPFs with the risk of breast cancer in Iranian women. METHODS: The present case (n = 133) - control (n = 266) study was carried out at two general hospitals in Tehran, Iran. A 168-item semi-quantitative food frequency questionnaire was used to assess the participants' dietary intake. Also, the NOVA classification was used to identify PFs and UPFs. The association between PFs and UPFs with the odds of breast cancer was analyzed using logistic regression models. RESULTS: According to Model 1 of conditional logistic regression, the odds of breast cancer were higher in the last tertile of UPFs than in the first tertile (odds ratio (OR) = 1.930; 95% confidence interval (CI): 1.080-3.449). In Model 2, no significant association was observed between the second and last tertiles of PFs and UPFs with the odds of breast cancer compared to the reference tertile. Also based on menopause status, the odds of breast cancer increased in the last tertile only among premenopausal women in Model 2 (OR = 3.656; 95% CI: 1.326-10.079). CONCLUSIONS: This study demonstrated that higher consumption of UPFs is associated with higher odds of breast cancer in premenopausal women.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».