Research Article Blood Level Omega-3 Fatty Acids as Risk Determinant Molecular Biomarker for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Copyright © 2013 Mishell Kris Sorongon-Legaspi et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Previous researches involving dietarymethods have shown conflicting findings. Authors sought to assess the association of prostate cancer risk with blood levels of omega-3 polyunsaturated fatty acids (n-3 PUFA) through ameta-analysis of human epidemiological studies in available online databases (July, 2012). After critical appraisal by two independent reviewers, Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOQAS) was used to grade the studies. Six case control and six nested case control studies were included. Results showed nonsignificant association of overall effect estimates with total or advanced prostate cancer or high-grade tumor. High blood level of alpha-linolenic acid (ALA) had nonsignificant positive association with total prostate cancer risk. High blood level of docosapentaenoic acid (DPA) had significant negative association with total prostate cancer risk. Specific n-3 PUFA in fish oil, eicosapentaenoic acid (EPA), and docosahexaenoic acid (DHA) had positive association with high-grade prostate tumor risk only after adjustment of interstudy variability. There is evidence that high blood level of DPA that is linked with reduced total prostate cancer risk and elevated blood levels of fish oils, EPA, and DHA is associated with high-grade prostate tumor, but careful
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».