Profils alimentaires, niveau de transformation des aliments et risque de cancer de la prostate : une étude cas-témoins à Montréal, Canada
Bibliographic record
Abstract
Le cancer de la prostate est le cancer le plus fréquemment diagnostiqué chez les hommes canadiens. Aucun facteur de risque modifiable n’a été identifié, mais l’alimentation pourrait être impliquée. Les profils alimentaires, décrivant l’ensemble de l’apport alimentaire, constituent une approche de recherche prometteuse. L’objectif général de cette thèse était d’évaluer le rôle des profils alimentaires et du niveau de transformation des aliments sur le risque de cancer de la prostate. Les données colligées dans une vaste étude cas-témoins populationnelle menée chez les résidents montréalais ont été utilisées. Les 1919 cas incidents histologiquement confirmés étaient âgés de 75 ans ou moins et avaient été diagnostiqués entre 2005 et 2009. Les 1991 témoins ont été sélectionnés aléatoirement à partir de la liste électorale, puis appariés aux cas selon l’âge (± 5 ans). Les informations concernant l’alimentation ont été recueillies avec un questionnaire de fréquence alimentaire documentant la consommation deux ans avant le diagnostic ou l’entrevue. Le premier objectif visait à identifier des profils alimentaires parmi les témoins francophones ainsi que les caractéristiques associées à ces profils. Une analyse en composantes principales a permis d’identifier les profils alimentaires Santé, Occidental modifié - Salé et Occidental modifié - Sucré. Le profil Santé a été associé à des niveaux plus élevés de revenu et d’éducation, à un niveau modéré d’activité physique et à un faible niveau de tabagisme. Le profil Occidental modifié - Salé a été associé avec des ethnicités française, européenne (autre que française) ou latine, avec le fait d’être marié ou en union libre, et était inversement associé avec l’âge. Le profil Occidental modifié - Sucré était plus commun chez les hommes d’origine française et chez les consommateurs de suppléments de vitamines et minéraux. Le deuxième objectif visait à évaluer les associations entre les profils alimentaires et le cancer de la prostate. Les rapports de cotes (RC) et intervalles de confiance (IC) à 95% ont été obtenus par régression logistique non conditionnelle ajustée pour les facteurs de confusion. Le profil Santé était inversement associé au risque de cancer de la prostate (RC= 0,76 [IC 95% = 0,61-0,93], en comparant le quartile supérieur au quartile inférieur). Le profil Occidental - Sucré et Boissons était associé à une augmentation du risque de cancer de la prostate (RC= 1,35 [IC 95% =1,10-1,66], quartile supérieur vs inférieur). Ces résultats sont novateurs. Aucune association n’a été observée avec le profil Occidental - Salé et Alcool. Le troisième objectif visait à évaluer l’association entre le niveau de transformation des aliments et le cancer de la prostate. Les aliments transformés étaient associés à une augmentation du risque (RC= 1,32 [IC 95% =1,07-1,62], quartile supérieur vs inférieur) et l’association était légèrement plus prononcée pour les cancers agressifs. En conclusion, ces résultats suggèrent que les profils alimentaires et le niveau de transformation des aliments jouent un rôle dans le développement du cancer de la prostate. Il s’agit d’informations importantes pour soutenir la promotion de saines habitudes de vie et la prévention du cancer de la prostate.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".