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Enregistrement W4415257671 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103569

Association between adherence to cancer prevention guidelines and cancer risk: a comprehensive systematic review and dose-response meta-analysis of cohort studies

2025· article· en· W4415257671 sur OpenAlexaboutno aff
Jialei Fu, Li‐Juan Tan, Shang Ling Lou, Woo‐Kyoung Shin, Daehee Kang, Sangah Shin

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Cancer Research FundMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésChristian ministryCancer preventionCancerCohort studyGovernment (linguistics)MEDLINEAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background No systematic review and meta-analysis has comprehensively assessed the association between adherence to major cancer prevention guidelines and risks of cancers in cohort studies. We aimed to evaluate the associations of adherence to the 2018 and the 2007 World Cancer Research Fund/American Institute for Cancer Research (WCRF/AICR) and the 2012 American Cancer Society (ACS) guidelines with risks of multiple cancer outcomes. Methods This systematic review and meta-analysis was conducted by searching cohort studies across PubMed, Web of Science, Embase, and Scopus, from database inception to July 31, 2025. We assessed associations between adherence to the three major global cancer prevention guidelines: the 2018 WCRF/AICR guidelines, the 2007 WCRF/AICR guidelines, and the 2012 ACS guidelines, and the risk of total cancer, obesity-related cancer, and 13 site-specific cancers (Colorectal, Breast, Lung, Prostate, Bladder, Kidney, Stomach, Pancreas, Esophagus, Liver, Ovary, Uterus, Gallbladder). Hazard ratios (HRs) with 95% confidence intervals (CIs) were extracted to evaluate risks of cancers. DerSimonian and Laird random-effects models were used to pool effect sizes, and the I 2 statistic was employed to quantify heterogeneity. The strength of associations was quantified by the magnitude of HRs and 95% CIs. A qualitative synthesis was undertaken to assess additional cancers. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Publication bias was examined by funnel plots, Egger's test, and Begg's test. Findings This study comprised 28 cohort articles, examining 15 cancer types for quantitative analysis and 15 additional cancer types for qualitative analysis. It revealed that adherence to cancer prevention guidelines was associated with a significant 14% reduction in total cancer risk (HR = 0.86, 95% CI: 0.83–0.88, I 2 = 68.1%). Significant risk reductions were consistently observed across three guidelines for the following cancers: colorectal cancer (HR = 0.69, 95% CI: 0.63–0.74, I 2 = 65.3%), breast cancer (HR = 0.80, 95% CI: 0.74–0.85, I 2 = 64.5%), lung cancer (HR = 0.80, 95% CI: 0.69–0.91, I 2 = 83.6%), kidney cancer (HR = 0.62, 95% CI: 0.56–0.69, I 2 = 22.7%), esophageal cancer (HR = 0.61, 95% CI: 0.52–0.70, I 2 = 0.0%), obesity-related cancers (HR = 0.78, 95% CI: 0.71–0.85, I 2 = 59.3%), uterus cancer (HR = 0.65, 95% CI: 0.47–0.83, I 2 = 89.9%). In contrast, no significant associations were found for prostate cancer (HR = 1.00, 95% CI: 0.93–1.06, I 2 = 52.6%) or ovarian cancer (HR = 0.87, 95% CI: 0.67–1.06, I 2 = 66.4%), findings that were consistent across all three guidelines. Interpretation Adherence to cancer prevention guidelines was associated with reduced risks of total cancer and multiple major cancers, while no significant associations were observed for prostate cancer or ovarian cancer. These findings reinforce the importance of integrating cancer prevention guidelines into public health strategies for cancer prevention. Further research is warranted to elucidate associations of 2018 WCRF/AICR with risk of a broader spectrum of cancers, particularly in Asian populations. Funding This research was supported by a National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korean government through the Ministry of Science and ICT (MSIT) (grant number: RS-2025-00556573).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,556
Écart entre enseignants0,131 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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