Adherence to a Cholesterol‐Lowering Diet and the Risk of Female Hormone‐Related Cancers: An Analysis From a Case–Control Study Network
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We investigated the association between a cholesterol-lowering diet score and the risk of female hormone-related cancers. DESIGN: We used data on 2108 breast, 367 endometrial, 869 ovarian cancer cases and corresponding controls from an Italian network of case-control studies. SETTING: Hospital-based. SAMPLE: Breast, endometrial, and ovarian cancer cases and controls. METHODS: We assessed the adherence to a cholesterol-lowering diet using a score based on seven dietary components: high intake of non-cellulosic polysaccharides, monounsaturated fatty acids, legumes, seeds/corn oil; low intake of saturated fatty acids, dietary cholesterol, and glycaemic index. We assigned one point for each component if the requirement was met; otherwise, we assigned zero. The overall score was calculated by summing up points over the seven components, ranging from 0 (null) to 7 (complete adherence). MAIN OUTCOME MEASURES: Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were estimated through unconditional logistic regression models including terms for potential confounders. RESULTS: Compared to a low adherence to a cholesterol-lowering diet (0-2 points), the ORs for a higher adherence (5-7 points) were 0.74 (95% CI: 0.60-0.92) for breast, 0.48 (95% CI: 0.30-0.77) for endometrial, and 0.77 (95% CI: 0.57-0.99) for ovarian cancer. The ORs for a 1-point increment in the score were 0.87 (95% CI: 0.97-0.80), 0.80 (95% CI: 0.72-0.90), and 0.90 (95% CI: 0.84-0.97) for breast, endometrial, and ovarian cancers, respectively. CONCLUSIONS: A cholesterol-lowering diet may favourably affect the risk of female hormone-related cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».