Consommation alimentaire d’antioxydants et risque de cancer du poumon : une étude cas-témoins montréalaise
Bibliographic record
Abstract
Objectif : Examiner l’association entre la consommation alimentaire de caroténoïdes (β-carotène, α-carotène, β-cryptoxanthine, lutéine/zéaxanthine, lycopène) et de vitamine C et le risque de cancer du poumon, selon le sexe, l’intensité de tabagisme et le sous-type histologique de la tumeur. Méthodes : Les données proviennent d’une étude cas-témoins menée à Montréal, Canada. Des entrevues ont été effectuées auprès de 1 105 cas incidents de cancer du poumon et 1 449 témoins issus de la population générale. Leur fréquence de consommation moyenne de 49 fruits et légumes deux ans auparavant a été convertie en apports en antioxydants. Les rapports de cotes (RC) et les intervalles de confiance (IC) à 95% caractérisant l’association entre les antioxydants et le risque de cancer du poumon ont été estimés à l’aide de modèles de régression logistique et polytomée, en tenant compte de facteurs de confusion potentiels. Résultats : Une consommation élevée en antioxydants était généralement associée à une diminution du risque de cancer du poumon de l’ordre de 30%. Un effet protecteur a été observé chez les hommes et les femmes, pour les non fumeurs, les fumeurs quelque soit l’intensité de tabagisme, ainsi que pour les carcinomes à petites cellules, épidermoïde et l’adénocarcinome. Conclusions : Plusieurs antioxydants alimentaires protégeraient du cancer du poumon. Les efforts de prévention bénéficieraient de cibler la promotion de la consommation de fruits et de légumes riches en caroténoïdes et en vitamine C.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".