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Enregistrement W7033417806

The Relationship between Inflammatory Diet Score and Cancer Outcomes: Systematic Review and Meta-Analysis

2022· article· en· W7033417806 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of International Crisis and Risk Communication Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Evolutionary Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerDiet and cancerColorectal cancerProstate cancerProspective cohort studyOvarian cancerInflammation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer remains one of the most prevalent diseases in the United States and a leading cause of death. Large prospective studies have found significant correlations between dietary intake and cancer. Chronic inflammation promotes pro-cancer inflammatory environments promoting the formation and growth of tumors while preventing effective anti-tumor responses. Nutrition can impact inflammation, with the intake of certain food items increasing biomarkers for systemic inflammation thus, the objective of this research was to explore the relationship between inflammatory diet score measured by the Dietary Inflammatory index and all-cause mortality, cancer-specific mortality, and cancer recurrence among cancer survivors. Web of Science, Medline, CINHAL, and PsycINFO databases were searched to collect potentially eligible sources that focus on dietary inflammation and cancer outcomes. All sources were uploaded to Covidence software and screened by two independent blinded reviewers. The quality of the sources was assessed using the Newcastle Ottawa scale and relevant data was extracted and transferred to the Comprehensive Meta Analysis software and a random effects model was used to perform meta-analysis. Of the 1444 studies imported into the Covidence software, 13 passed all the screening stages and were included in the final analysis. Eight studies reported on pre-diagnosis diet while five others reported on post-diagnosis diet. Five studies reported on colorectal cancer, four on breast cancer, two on ovarian cancer, one on endometrial cancer and one on prostate cancer. Meta-analysis of the studies found that being in the highest postdiagnosis DII score indicating pro-inflammatory diet significantly increased the risk of all-cause death among cancer survivors by 33.5% (HR = 1.335, 95% CI = 1.049, 1.698, n = 6). Analysis did not show a statistically significant association between DII score and cancer mortality or recurrence (HR = 1.097, 95% CI = 0.939, 1.281, n = 6). Analysis by cancer subtype found a significant correlation between postdiagnosis DII score and all-cause mortality among the breast cancer survivors (HR = 1.335, 95% CI = 1.041, 1.711, n = 3) though there were no significant associations between DII and the outcomes of interest from the other cancer types. The meta-analysis concludes that being in the highest postdiagnosis DII score group significantly increased the risk of all-cause death among cancer survivors. This suggests that risk of all-cause mortality could be reduced for cancer survivors by consuming more anti-inflammatory food components and reducing consumption of pro-inflammatory foods. These findings also warrant more research in this field to clarify the relationship between dietary inflammation as measured by the DII and cancer outcomes, particularly cancer-specific mortality.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,038
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
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