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J-GLOBAL ID：202102240583708207   整理番号：21A0803917

Gaussグラフィカルモデルを用いた胃癌に関連する食事パターンネットワークの同定:症例対照研究【JST・京大機械翻訳】

Identification of Dietary Pattern Networks Associated with Gastric Cancer Using Gaussian Graphical Models: A Case-Control Study

著者 (5件)： Gunathilake Madhawa (Department of Cancer Control and Population Health, Graduate School of Cancer Science and Policy, Goyang-si 10408, Gyeonggi-do, Korea) ,  Lee Jeonghee (Department of Cancer Biomedical Science, Graduate School of Cancer Science and Policy, Goyang-si 10408, Gyeonggi-do, Korea) ,  Choi Il Ju (Center for Gastric Cancer, National Cancer Center Hospital, National Cancer Center, Goyang-si 10408, Gyeonggi-do, Korea) ,  Kim Young-Il (Center for Gastric Cancer, National Cancer Center Hospital, National Cancer Center, Goyang-si 10408, Gyeonggi-do, Korea) ,  Kim Jeongseon (Department of Cancer Biomedical Science, Graduate School of Cancer Science and Policy, Goyang-si 10408, Gyeonggi-do, Korea)
資料名： Cancers (Web)  (Cancers (Web))
巻： 12  号： 4  ページ： 1044  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7153A  ISSN： 2072-6694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Gauss型グラフィカルモデル(GGMs)は,食品が互いにどのように消費されるかを評価する食事パターンを導く新しいアプローチである。著者らは,韓国人集団における食事パターンを同定し,食事パターンと胃癌(GC)リスクの間の関連を調査するために,GGMsを適用することを目的とした。415のGC症例と830人の対照の症例対照研究において,食品摂取量は,33の食品群を捕獲した106項目の半定量的食品頻度アンケートを用いて評価した。総個体群に対応する食事パターンネットワークは,主ネットワークと4つのサブネットワークを含んだ。野菜と海産物ネットワークでは,ネットワーク特異的スコアの最も高い三分位値であった人々は,総人口(OR=0.66,95%CI=0.470.93,p傾向=0.018)と男性(OR=0.55,95%CI=0.340.89,pの傾向=0.012)の両方でGCのリスクを有意に低下した。最も重要なことに,果実パターンネットワークは,最も高い三分位(OR=0.56,95%CI=0.380.81,pの傾向=0.002)に対するGCのリスクと逆相関した。同定された野菜および海産物ネットワークおよび果実ネットワークは,韓国におけるGC開発に対して保護作用を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 食品 ,  正規分布 ,  *ネットワーク ,  野菜 ,  果物 ,  *食習慣 ,  大韓民国 ,  男性 ,  アンケート ,  個体群 ,  *胃腫瘍 ,  *症例対照研究
準シソーラス用語： 海産物 ,  逆相関 ,  食品群 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Gaussグラフィカルモデル ,  食事パターン ,  胃癌 ,  ネットワーク

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  食品一般  (FJ01010Y)

引用文献 (44件)：

• Bray, F.; Ferlay, J.; Soerjomataram, I.; Siegel, R.L.; Torre, L.A.; Jemal, A. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA-Cancer J. Clin. 2018, 68, 394-424.
• Ferlay, J.; Shin, H.; Bray, F.; Forman, D.; Mathers, C.; Parkin, D. GLOBOCAN, Cancer Incidence and Mortality Worldwide: IARC CancerBase No. 10 [Internet]; International Agency for Research on Cancer: Lyon, France, 2013; Available online: http://globocan.iarc.fr (accessed on 13 March 2017).
• Jung, K.-W.; Won, Y.-J.; Kong, H.-J.; Lee, E.S. Cancer statistics in Korea: Incidence, mortality, survival, and prevalence in 2016. Cancer Res. Treat. 2019, 51, 417-430.
• Jung, K.-W.; Won, Y.-J.; Kong, H.-J.; Lee, E.S. Prediction of cancer incidence and mortality in Korea, 2019. Cancer Res. Treat. 2019, 51, 431.
• World Cancer Research Fund International, Continuous Updated Project. Diet, Nutrition Physical Activity and Stomach Cancer. Revised 2018. Available online: http://www.Wcrf.Org/int/continuous-updateproject/cup-findings-reports/stomach-cancer (accessed on 21 September 2019).

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフィカルモデル ,  胃癌 ,  食事パターン ,  同定 ,  症例対照研究