The Association between Tea Consumption and Bladder Cancer Risk Based on the Bladder Cancer Epidemiology and Nutritional Determinants (BLEND) International Consortium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Evidence regarding the association between tea consumption and bladder cancer (BC) risk is inconsistent. This study aimed to increase our knowledge of the association by using international data from the Bladder Cancer Epidemiology and Nutritional Determinants Consortium. METHODS: Individual data on 2,347 cases and 6,871 controls from 15 case-control studies with information on black, green, herbal, or general tea was pooled. The association was estimated using multilevel multivariable logistic regression analysis adjusted for multiple (non-)dietary factors. RESULTS: Association between tea consumption and BC risk was observed (odds ratio, OR = 0.72, 95% confidence interval, 95% CI = 0.65-0.80) compared to non-tea drinkers. Stratified analyses based on gender and smoking status yielded similar results. Stratified analysis showed no significant association between black or green tea consumption and BC risk across models, while herbal tea consumption was linked to a reduced BC risk (OR = 0.59, 95% CI = 0.36-0.96). As daily tea consumption increased within a suitable range (<5.67 cups/day), BC risk decreased. CONCLUSIONS: tea showed no association with BC risk, while herbal tea was inversely linked to BC incidence. Despite some significant findings in the selected strata, further studies are required to clarify the underlying mechanisms.
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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 ».