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Enregistrement W6983155636

Lifetime Caffeine Intake and the Risk of Epithelial Ovarian Cancer

2017· dissertation· en· W6983155636 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartileCaffeineOdds ratioLogistic regressionConfidence intervalEpithelial ovarian cancerOvarian cancerCase-control studyLower risk
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: To examine the association between lifetime caffeine intake and the risk of epithelial ovarian cancer (EOC) overall, according to tumour behaviour (invasive vs. borderline), and by invasive tumour type (Type I vs. Type II) and to assess menopausal status as an effect modifier. Methods: The PRevention of OVArian Cancer in Quebec (PROVAQ) study is a population-based case-control study that was conducted in Montreal (2011-2016). A total of 497 cases and 904 controls reported lifetime consumption of caffeinated beverages and other variables through in-person interviews. Lifetime average daily caffeine intake values were calculated for each participant and unconditional multivariable logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios (with 95% confidence intervals) to describe the association between quartiles of caffeine intake and risk of EOC. A hybrid Directed Acyclic Graph (DAG) and change-in-estimate (CIE) procedure determined variables for statistical adjustment. Polytomous logistic regression was used for associations by tumour behaviour and invasive cancer type. Results: Results did not provide strong evidence of an association between lifetime caffeine consumption and overall EOC risk. The adjusted odds ratios (with 95% CIs) for the highest versus lowest quartile of caffeine intake were 1.21 (0.85-1.70) for overall EOC; 1.32 (0.90-1.94) for invasive EOC; and 0.99 (0.54-1.80) for borderline EOC. Further review indicated a suggestive trend of increasing risk with increasing quartile of caffeine consumption for invasive cases, although no such trend was seen for borderline cases. There was no appreciable difference in risk between Type I and Type II tumours. Stratification according to menopausal status yielded ORs that differed in direction and magnitude, however results were statistically non-significant (interaction p-value = 0.09). Further analyses by specific caffeinated drink types generally indicated non-significant results; yet, cola consumption elevated risk for overall, invasive, and invasive Type II EOC at certain consumption categories. Conclusions: Results did not demonstrate a pattern of association between lifetime caffeine intake and EOC risk and there was no strong evidence of menopausal status acting as an effect modifier. Additional drink type analyses indicate that cola intake may increase EOC risk. Further research with increased sample size may be warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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