La relation entre la qualité de l'alimentation et la récidive chez les survivantes du cancer de l'ovaire
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : Le cancer de l’ovaire est considéré comme le cancer gynécologique le plus meurtrier au Canada et dans de nombreux pays. La majorité des femmes, en rémission après un cancer de l’ovaire, auront une récidive, fragilisant leur pronostic. Il existe un manque de connaissances sur la relation entre les facteurs modifiables et la survie au cancer de l’ovaire. L’alimentation semble jouer un rôle protecteur pour la survie au cancer du sein et du colon. En revanche, pour le cancer de l’ovaire, les études demeurent insuffisantes et controversées. Objectif : Nous avons souhaité examiner la relation entre la qualité de l’alimentation post-diagnostique précisément après le traitement et la récidive chez les survivantes du cancer de l’ovaire. Méthodes : Un total de 98 femmes diagnostiquées d’un cancer de l’ovaire épithélial de haut grade ont été recrutées à partir de l’étude de cohorte prospective sur les Habitudes de vie et le Pronostic du cancer de l’Ovaire au Québec (HPROQ). La qualité de l’alimentation à 6 et 10 mois post-traitement a été évaluée selon le Canadian - Healthy Eating Index 2005 (C-HEI 2005). Les rapports de risque instantanés (HR) et les intervalles de confiance à 95% (IC 95%) ont été obtenus selon le modèle à risque proportionnel de Cox pour examiner la relation entre la qualité de l’alimentation à 6 mois post-traitement et la récidive après un cancer de l’ovaire. Une seconde analyse a été réalisée en incluant les données du score C-HEI 2005 à 6 et à 10 mois post-traitement selon le modèle de Cox dépendant du temps. Résultats : Sur un suivi médian de 1,7 an, 47 participantes (48%) ont récidivé. Les résultats démontrent un HR proche de la valeur nulle pour la relation entre la qualité de l’alimentation élevée à 6 mois post-traitement et la récidive après un cancer de l’ovaire (HR tertile de score C-HEI 2005 le plus élevée versus le plus bas : 1,14, IC 95% : 0,52-2,54). Pour l’analyse de la régression de Cox dépendante du temps, le HR suggère une diminution du risque entre la qualité de l’alimentation élevée et la récidive du cancer de l’ovaire épithélial de haut grade (HR tertile de score C-HEI 2005 le plus élevée versus le plus bas : 0,76, IC 95% : 0,34-1,71). En revanche, face au manque de précision, comme en témoignent les larges intervalles de confiance, on ne peut pas exclure la possibilité que l’association observée soit due au hasard ou encore que l’association n’existe pas dans la population de référence. Conclusion : Nous avons observé une association nulle entre la qualité de l’alimentation à 6 mois post-traitement et la récidive après un cancer de l’ovaire. En tenant compte de la variabilité de l’alimentation à plus long terme, le HR suggère une diminution du risque entre la qualité de l’alimentation et la récidive après un cancer de l’ovaire. Toutefois, il est difficile de conclure à des interprétations robustes, en raison de l’imprécision de nos résultats. Par conséquent, les résultats ne sont pas assez informatifs pour émettre des recommandations nutritionnelles auprès des survivantes du cancer de l’ovaire.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».