Fruit, vegetables and the prevention of cancer: research challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A great deal of epidemiologic evidence has indicated that fruits and vegetables are protective against numerous forms of cancer. However, there are many gaps in our knowledge. \nMETHODS: In this pilot study we reviewed more than 200 cohort and case-control studies to determine the shape of the dose–response relationship (i.e., how the risk reduction per extra serving of fruits and vegetables changes with the actual intake of these foods). We found major barriers to investigating this. \nAs part of this pilot study we also investigated whether specific fruits and vegetables are responsible for the anticancer action of these foods or whether a wide variety is required for optimal protection. If the former is correct, then fruits and vegetables may contain one or a small number of "magic bullets"; if the latter is correct, then a "teamwork" concept may be valid. \nRESULTS: Different findings suggested that the teamwork concept is much more likely. Many studies, especially older ones, have ignored potential confounding variables such as energy intake, alcohol consumption, physical activity, body mass index, smoking, and socioeconomic status (although many \nrecent studies have adjusted for education). Other potential confounders that have generally been ignored are consumption of whole grain cereals and the use of vitamin and mineral supplements. \nCONCLUSIONS: The inverse association between intake of fruits and vegetables and the risk of cancer of the colon, breast, and stomach has generally been much stronger in case-control than in cohort studies. \nWe have no clear explanation for this.
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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 découle