Fruit, vegetables and the prevention of cancer: research challenges
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. METHODS: 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. As 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. RESULTS: 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 recent 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. CONCLUSIONS: 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. We have no clear explanation for this.
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 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 | 0,035 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».