Abstract
Context: Cantitatea, calitatea și tipul (de exemplu, animale și legume) de alimente umane au fost corelate cu sănătatea umană, deși cu unele rezultate contradictorii sau neutre. Ne-am propus să facem lumină asupra acestei asociații prin utilizarea datelor integrate la nivel de țară.
Metode: Am corelat compozițiile elementare (azot (N) și fosfor (P)) și stoichiometriile (raporturile N: P), trăsăturile moleculare (proteine) și energetice (kilocalorii) ale alimentelor de origine animală (terestră sau acvatică) și vegetale și băuturi alcoolice cu prevalență de cancer și mortalitate și speranță de viață (LE) la naștere la nivel de țară. Am folosit bazele de date oficiale ale Organizației Națiunilor Unite (ONU), Organizației Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură (FAO), Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OECD), Banca Mondială, Organizația Mondială a Sănătății (OMS), SUA Departamentul Agriculturii, Departamentul Sănătății din SUA și Eurobarometru, luând în considerare, de asemenea, alte variabile posibil implicate, cum ar fi venitul, vârsta medie sau indicele de dezvoltare umană din fiecare țară. Rezultate: Aporturile pe cap de locuitor de N, P, proteine și aportul total de la animale terestre și, în special, de alcool au fost asociate semnificativ și pozitiv cu prevalența și mortalitatea din cancerele totale, de colon, plămâni, sân și prostată. În contrast, aporturile ridicate pe cap de locuitor de N, P, N: P vegetale, proteine și aportul total de plante au prezentat relații negative cu prevalența și mortalitatea cancerului. Cu toate acestea, un LE ridicat la naștere, în special în țările subdezvoltate, a fost mai puternic corelat cu un aport mai mare de alimente, independent de originea animală sau vegetală, decât cu alte variabileprecum venitul mai mare sau indicele dezvoltării umane.
Concluzii: Astfel, analizele noastre au dat patru concluzii în general consistente.
În primul rând, aportul excesiv de hrană din animale terestre, în special nivelurile de proteine, N și P, este asociat cu o prevalență mai mare a cancerului, în timp ce aportul echivalent din legume este asociat cu o prevalență mai mică.
În al doilea rând, nu s-a găsit nicio relație consistentă pentru raportul N: P alimentar și prevalența cancerului. În al treilea rând, consumul de băuturi alcoolice se corelează cu prevalența și mortalitatea prin neoplasme maligne.
În al patrulea rând, în țările subdezvoltate, reducerea foametei are un impact pozitiv mai mare asupra sănătății și LE decât o dietă mai sănătoasă.
1. Introducere
Dieta umană, aportul și proporțiile de alimente din diferite surse au fost întotdeauna asociate cu sănătatea umană [ 1 , 2 ]. Mai multe studii epidemiologice din ultimii 20-30 de ani care au urmat cohortelor și au analizat bazele de date ale spitalelor au investigat asocierea sursei de hrană (animale sau legume, tipuri distincte de carne sau metode de gătit) și a constituenților moleculari (de exemplu, proteine și grăsimi) cu riscurile diferitelor tipuri de cancer (de exemplu, [ 3 , 4 , 5]). Rezultatele acestor studii nu sunt întotdeauna consistente, împiedicând concluziile definitive și demonstrând necesitatea unor analize mai profunde a datelor din studii epidemiologice în care relațiile dintre diferite surse de dietă și riscurile de cancer pot fi slabe și / sau confundate cu alte variabile însoțitoare [ 6 , 7 , 8 ]. Cu toate acestea, există un consens cu privire la faptul că mai multe tipuri de alimente sunt asociate cu mai multe tipuri de cancer. Dintre tipurile de alimente, cele mai frecvent citate de organismele internaționale privind evaluarea riscului de cancer, cum ar fi Agenția Internațională pentru Cercetarea Cancerului [ 9 , 10 ], includ băuturi alcoolice, cafea, ceai, carne și carne roșie.
Majoritatea studiilor au detectat legături semnificative între diferite diete și unele tipuri de cancer ([ 3 , 4 , 5 , 11 , 12 ], printre altele). De exemplu, majoritatea studiilor au descoperit o legătură pozitivă între aportul ridicat de hrană din animale și cancer colon și colorectal [ 3 , 4 , 13 ], prostata [ 14 ], vezica urinară [ 11 ], sânul [ 15 , 16 ] și cap / gât [ 12] Riscul asociat pentru carne este chiar mai mare atunci când carnea a fost gătită la temperaturi ridicate, deoarece gătitul cărnii la temperaturi ridicate poate genera agenți cancerigeni, cum ar fi aminele heterociclice [ 14 , 17 ]. Aceste legături ale cancerului cu alimentele de origine animală sunt deosebit de puternice pentru carnea procesată [ 3 ]. Această asociere puternică cu carnea procesată a fost atribuită substanțelor precum nitriții adăugați în timpul procesării industriale [ 17 ]. Unele studii epidemiologice au fost susținute de studii de laborator care leagă efectul agenților cancerigeni de concentrațiile acestora în carnea roșie, cum ar fi formele libere și legate de glicozide ale acidului sialic non-uman și ale acidului N-glicolilneuraminic [ 18].]. Cu toate acestea, unele studii nu au găsit relații între alimentele de origine animală și alte tipuri de cancer, cum ar fi cancerul ovarian (de exemplu, Schulz și colab., 2007 [ 19 ]). Alte rapoarte au descoperit o asociere pozitivă între aportul de ouă și cancerul de sân la femeile cu vârsta peste 55 de ani [ 20 ] și între aportul total de proteine (indiferent de sursă) și riscul de cancer de prostată [ 21 ]. Relația dintre consumul de animale acvatice și riscul de cancer este mai puțin clară. Unele studii au observat un risc redus de reapariție a cancerului de prostată dacă aportul de carne roșie a fost cel puțin parțial substituit cu pește sau păsări de curte [ 4]]. Unele studii, totuși, nu au găsit relații între nivelul de aport al animalelor marine și unele tipuri de cancer, cum ar fi cancerele de cap / gât (de exemplu, Perloy și colab., 2017 [ 12 ]).
Dimpotrivă, un aport mai mare de legume proaspete, neprelucrate a fost frecvent asociat cu riscuri mai scăzute ale unor tipuri de cancer precum cancerul de sân [ 15 , 22 ] și colorectal [ 23 , 24 ] și, în general, de tipul de cancer al tractului digestiv [ 25 ]. Unele studii in vitro au constatat că unii compuși din unele legume, cum ar fi izotiocianați (sulforafan, glucorafanină) și flavonoide (antocianidine, flavone, flavone) protejează împotriva riscului de carcinogeneză [ 23 , 26 , 27 ], în concordanță cu aceste studii.
O asociere pozitivă între consumul de băuturi alcoolice și riscul anumitor tipuri de cancer a fost, de asemenea, stabilită pe scară largă [ 28 , 29 ]. O analiză a meta-analizei rapoartelor epidemiologice publicate în literatura științifică a arătat că, consumul moderat (până la două băuturi standard pe zi) de băuturi alcoolice crește riscul de cancer de cavitate bucală, esofag, stomac, colon, ficat, rect, laringe, pancreas, sân , și neoplasmele maligne ale ovarului [ 30 ], în timp ce consumul moderat până la mare de băuturi alcoolice (mai mult de patru băuturi standard pe zi) a fost asociat cu riscul de ameliorare a cancerelor de prostată și pancreas [ 30 ]. Mai multe studii posterioare au furnizat în mod constant rezultate similare asociate cu cavitatea bucală [31 ], cancer pulmonar [ 24 ], ficat [ 32 , 33 ], esofag [ 14 , 32 ], colorectal [ 14 ], sân [ 14 , 34 , 35 ] sau laringe [ 31 , 36 ]. Cu toate acestea, câteva studii nu au găsit relații între anumite tipuri de cancer și consumul de alcool, cum ar fi Webb și colab., (2004) [ 37] privind cancerul ovarian și relațiile cu consumul de alcool.
Analizând relațiile compoziției elementare a alimentelor, de exemplu, conținutul său de azot (N) și fosfor (P) și raporturile acestora (N: P), cu indicatori ai sănătății umane, se pot identifica, de asemenea, asociațiile dintre compoziția dietei și sănătatea umană, inclusiv cancer risc și longevitate. Studii recente care au legat stoichiometria ecologică (în mare parte raportul N: P) de sănătatea umană au fost promițătoare. Tumorile cu creștere rapidă tind să aibă un conținut ridicat de ribozomi și oncogene cheie strâns legate de reglarea biogenezei ribozomilor și dezvoltarea tumorii au impact fiziologic asupra metabolismului fosfatului pacientului, în concordanță cu ipoteza ratei de creștere (GRH) [ 38 ]. GRH a fost central în studiile de stoichiometrie ecologică [ 39] și afirmă că ratele crescute de creștere sunt legate de cereri ridicate de P pentru sinteza ARN ribozomal bogat în P (ARNr) [ 39 , 40 , 41 , 42 ]. Principiul este că organismele trebuie să crească alocarea lor de ARN-P bogat în P pentru a satisface cererea ridicată de sinteză proteică necesară pentru o creștere rapidă. Raportul N: P și rata de creștere sunt astfel legate de conexiunile intime dintre alocarea P la ribozomi și alocarea N la sinteza proteinelor [ 43 ]; deci, ratele de creștere ridicate ale celulelor, țesuturilor, organelor și organismelor sunt astfel legate de raporturile N: P scăzute, mai ales atunci când N și P sunt prezente în concentrații mari de celule. Elser și colab., (2007) [ 44] au observat că tumorile pulmonare și de colon au avut un conținut de P și ARN semnificativ mai mare (aproximativ dublu) și raporturi N: P mai scăzute decât țesutul normal asociat și că P în ARN a contribuit cu o fracție semnificativ mai mare din totalul biomasei P la maligne comparativ cu cel din țesuturile normale , în concordanță cu GRH. Cu toate acestea, datele privind tumorile renale și hepatice nu au susținut GRH. Sănătatea umană poate depinde astfel de stoichiometria optimă prin funcția de viață adecvată, inclusiv mecanismul pentru menținerea homeostaziei N: P și aportul de N și P.
Dincolo de simpla legătură dintre compoziția alimentelor și riscul de cancer, compoziția alimentară poate afecta și alte variabile asociate sănătății umane și, astfel, cu speranța de viață (LE) la naștere la populațiile umane. De exemplu, unele fructe și legume pot ajuta la prevenirea sau tratarea bolilor cronice la om [ 45 ]. Studiile epidemiologice și statistice au constatat că unele diete, cum ar fi dietele mediteraneene, japoneze și vegetariene, sunt corelate cu riscuri mai mici de mai multe boli mortale și, prin urmare, cu durata medie de viață [ 12 ]. Atât calitatea, cât și cantitatea alimentelor (aportul de calorii) au fost, de asemenea, corelate cu sănătatea umană și longevitatea [ 46 , 47], deși unele studii nu au reușit să găsească relații clare (de exemplu, Shanley și Kirkwood, 2006 [ 48 ]). Aportul unor molecule azotate a fost corelat cu sănătatea umană și riscul unor boli importante [ 32 ], iar dietele bogate în proteine au fost asociate cu riscul mai multor boli digestive, renale și vasculare [ 2 ]. Legumele fertilizate excesiv cu nitrați pot acumula niveluri ridicate ale acestor substanțe chimice azotate toxice, cu mai multe riscuri pentru sănătate pentru componentele rețelelor alimentare, inclusiv pentru oameni [ 49 ]. Ar trebui, așadar, să ne așteptăm la un potențial impact global asupra sănătății umane de la intensificarea crescândă a fertilizării cu azot în ultimele decenii [ 18 , 19 , 45]. De exemplu, fertilizarea cu N în culturile de grâu a crescut la scară globală de la aproximativ 10 kg N ha − 1 y − 1 în 1961 la 100 kg N ha − 1 y − 1 în 2015 [ 50 ]. Ratele ridicate de fertilizare cu azot în culturile de grâu au fost asociate cu un conținut ridicat de proteine în boabele de grâu și făină [ 50 ], deci ar trebui să ne așteptăm la aporturi mai mari de azot în această perioadă, ceea ce ar putea avea astfel un impact asupra sănătății umane și, prin urmare, LE la la scară globală. Cantitatea de P din diete poate afecta, de asemenea, sănătatea umană și LE, atât pentru deficite, cât și pentru excese [ 34 , 51 , 52]. În afară de creșterea riscului de cancer, consumul de alcool a fost asociat cu incidențe mai mari ale altor cauze principale de deces uman. Chiar dacă alcoolul moderat a fost asociat cu insuficiențe cardiace reduse la vârsta adultă timpurie în unele studii [ 53 ], consumul său continuu este legat de insuficiența cardiacă crescută [ 39 , 48 , 54 ] și, în general, cu o reducere a duratei vieții umane [ 17 , 55 ].
Cantitatea, calitatea și tipul (de exemplu, animale și legume) de hrană și băuturi umane au fost, astfel, corelate cu cancerul și LE, deși în cea mai mare parte la nivel de populație și cu multe incertitudini. Am urmărit să facem lumină asupra acestei asociații în două moduri. În primul rând, prin utilizarea datelor integrate la nivel de țară în bazele de date oficiale ale Organizației Națiunilor Unite (ONU), Organizației Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură (FAO), Organizației pentru Cooperare și Dezvoltare Economică (OECD), Banca Mondială, Organizația Sănătății (OMS), Departamentul Agriculturii SUA, Departamentul Sănătății SUA și Eurobarometru. În al doilea rând, concentrându-se studiul nu numai asupra compușilor biochimici (de exemplu, proteine, alcool) și originii alimentare (animale terestre, animale marine,sau plante) dar și asupra relației compozițiilor elementare (N și P) și a stoichiometriilor (raporturile N: P) cu prevalența și mortalitatea cancerului și cu LE. Am emis ipoteza că aportul mai mare de N, raporturile mai mici de aport de N: P, hrana din animale terestre și băuturile alcoolice ar fi asociate cu cancer și cu speranta de viata(life expectancy) LE mai scurte, în timp ce dimpotrivă, animalele și legumele acvatice ar fi asociate cu mai puțin cancer și cu LE mai lung.
2. Materiale și metode
2.1. Colectarea și pregătirea datelor
Am adunat datele din cele mai relevante și importante baze de date mondiale cu informații disponibile despre consumul de alimente, compoziția alimentelor și indicii sănătății umane la nivel de țară și la scară globală. Setul nostru de date privind mortalitatea prin cancer provine din baza de date a mortalității OMS (Organizația Mondială a Sănătății), care cuprinde statisticile naționale de mortalitate și incidență raportate de organizațiile de sănătate ale țărilor, clasificate în conformitate cu liniile directoare privind Clasificarea Internațională a Bolilor (ICD). Baza de date în sine conține cifre brute de mortalitate, cu observații cuprinse între 1960 și 2017. Datele sunt clasificate folosind ICD versiunea 7-10, în funcție de țara raportoare. Clasificările ICD au fost armonizate folosind dicționarul de cancer de la Agenția Internațională de Cercetare a Cancerului a OMS. Pentru a obține rate de deces pe țară,au fost utilizate cifrele corespunzătoare ale OMS privind populația. Pentru a corecta diferențele specifice structurii de vârstă dintre țări, am utilizat populația standard mondială cu schema de cântărire corespunzătoare grupelor de vârstă [50 ].
Datele privind prevalența cancerului provin din OECD (Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică) și din bazele de date CI5plus ale OMS. Au fost selectate observațiile din baza de date CI5plus, care conțin un eșantion reprezentativ al întregii populații. Ratele standardizate pentru datele de prevalență au fost calculate utilizând aceeași metodă ca și în cazul mortalității prin cancer.
Am calculat aportul anual pe cap de locuitor de proteine, Kcal, N, P și N: P (baza de masă) pentru toate țările OECD după cum urmează: intake aportul anual al fiecărui grup de alimente (1) × concentrația medie de N sau P pentru fiecare aliment grup (2). (1) Date de la FAO (Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură) și (2) Date din baza de date INFOODS Composition Food for Biodiversity, USDA și Danmarks Tekniske Universitet (DTU) Fodevareinstituttet. Am estimat concentrațiile de N și P pentru fiecare grup de alimente din bazele de date FAO folosind bazele de date din (2). Aceste baze de date conțineau concentrații de proteine, Kcal, N și P pentru diverse produse alimentare. Am grupat aceste produse alimentare în seturi corespunzătoare grupurilor alimentare FAO și am calculat aportul mediu corespunzător pentru fiecare grup.Am folosit media ca valoare finală atunci când datele pentru concentrațiile de N și / sau P au fost furnizate de mai multe baze de date pentru același grup de alimente. Aporturile pe cap de locuitor de kilocalorii și proteine pentru fiecare țară, an și tip de alimente au fost obținute direct din baza de date FAO.
Creșterile aporturilor anuale pe cap de locuitor de P, N, proteine și kilocalorii în ceea ce privește mortalitatea prin cancer și LE pentru fiecare țară în anii 2000 față de valorile din anii 1960 au fost estimate pentru toate țările pentru care au fost disponibile informații. Am obținut date de la Banca Mondială pentru LE, PIB (produs intern brut) pe cap de locuitor și procentul populației urbane pentru fiecare țară și an. Am obținut HDI (indicele dezvoltării umane) pentru fiecare țară și an din Programul Națiunilor Unite pentru Dezvoltare. Am obținut vârsta medie a populației țării (AM) pentru fiecare țară și an de la OMS.
2.2. Analize statistice
Modele Bayesiene
Am analizat trei seturi de date diferite, unul pentru fiecare variabilă de răspuns studiată:
- În prima analiză, am încercat să explicăm prevalența medie a neoplasmelor maligne totale, precum și a cancerelor de sân, col uterin, colon, plămâni și prostată folosind setul nostru de indicatori medii în perioada 1998-2010 ( N= 52).
- În a doua analiză, am încercat să explicăm decesele medii (la 100.000 de locuitori) în perioada 1960–2010 din cauza neoplasmelor maligne, precum și a cancerelor de sân, col uterin, colon, plămâni și prostată folosind setul nostru de covariate medii în perioada 1960–2010 ( N= 85).
- În cele din urmă, am regresat creșterea medie a speranței de viață din 1960 până în 2010 pe setul nostru de covariabile măsurate în mediile lor în perioada 1960–2010 (100). De asemenea, am regresat creșterea speranței de viață la schimbarea setului nostru de covariabile în această perioadă.
În cadrul fiecărei analize, am folosit ca variabile explicative setul total de covariabile nutriționale disponibile, conținând observații privind N, P, N / P, kcal, proteine și consumul total de kg din pământ-animale, legume, pământ-animale / legume, -surse animale și alcoolice. În plus, am folosit PIB pe cap de locuitor, vârsta mediană a populației, precum și indicele de dezvoltare umană ca variabile de control.
Pentru a trage deducție din impactul factorilor determinanți nutriționali asupra prevalenței medii a cancerului, a mortalității și a speranței de viață, am folosit un cadru bayesian flexibil. Avantajul acestui cadru a fost că ne-a permis (i) să abordăm în mod flexibil problemele de colinearitate severă dintre variabilele noastre explicative, (ii) și să ameliorăm problema supraadaptării. Aceasta din urmă a fost deosebit de îngrijorătoare, având în vedere numărul de observații limitate (variind de la 52 la 100) și numărul relativ mare de variabile de interes ( K= 33 covariabile).
Pentru a atenua colinearitatea în cadrul variabilelor explicative, le-am grupat pe baza matricei lor de covarianță și folosind pachetul hclust R, împreună cu algoritmul semi-automat de la Kelley și colab. (1996) [ 35 ], pentru a ajunge la cinci clustere distincte ( tabelul suplimentar S1). Din fiecare cluster, am folosit analiza componentelor principale pentru a obține cei trei vectori proprii asociați cu cele mai mari valori proprii. În cadrul fiecărui grup, acestea au acoperit peste 90% din variația din covariabile. Vectorii proprii obținuți astfel au fost folosiți ca variabile explicative în analiza noastră de regresie. Această reducere a dimensiunii variabilelor explicative reduce foarte mult colinearitatea, în timp ce captează în continuare variația cheie în variabilele observate. În plus, impacturile estimate ale factorilor pot fi mapate înapoi la variabilele explicative folosind încărcările factorilor precalculați.
Acest model poate fi ușor estimat folosind estimarea maximă a probabilității. Cu toate acestea, întrucât unul dintre obiectivele acestui studiu a fost de a analiza forțele motrice care se corelează cu ratele de prevalență a cancerului între țări, aveam nevoie de o abordare mai flexibilă care să permită evaluarea incertitudinii cu privire la modelul structural de bază. În acest scop, am folosit o formă de selecție a variabilelor bayesiene, etichetată ca selecție variabilă de căutare stocastică (SSVS) anterior (vezi [ 48 , 52]). Avantajul acestei abordări constă în faptul că impactul covariabilelor despre care se estimează a posteriori că au o importanță relativ scăzută se micșorează spre zero, crescând astfel gradele efective de libertate și permițându-ne să deducem importanța relativă a covariabilelor. Am efectuat estimarea modelului utilizând un algoritm de lanț Markov Monte Carlo (MCMC), ale cărui detalii, împreună cu specificațiile anterioare, sunt furnizate în materialele suplimentare .
2.3. Analize ale axei majore reduse, modele liniare generalizate și analize ale componentelor principale
De asemenea, am folosit o analiză directă redusă a axelor majore pentru a evalua vizual relațiile bivariate dintre mortalitatea prin cancer (pentru 1960-2010), prevalența cancerului (1998-2010) și schimbarea LE între anii 1960 și 2000 în 100 de țări cu valorile corespunzătoare fiecărei variabile explicative (aporturile totale pe cap de locuitor și aporturile din alimentele animale terestre, alimentele pentru animale acvatice și alimentele vegetale / vegetale, proteinele, kcal, alcoolul, raportul N, P și N: P). Pentru a analiza efectul altor variabile care pot influența asupra acestor relații bivariate comentate, am realizat, de asemenea, modele liniare generalizate pentru a analiza aceste relații și am inclus în modele LE per capita corespunzător, PIB, IDU și AM național ca variabile independente împreună cu cele menționate variabile ale consumului de alimente.Am folosit funcția gls pentru a se potrivi unui model liniar folosind cele mai mici pătrate generalizate cu pachetul R nlme [56 ]. Am cuplat aceste analize cu funcția stepAIC pentru a selecta în fiecare caz cel mai bun model (AIC inferior) cu pachetul MASS [ 55 ] din modelele saturate cu LE, GDP, HDI, MA națională și o variabilă alimentară diferită în fiecare saturată model ca variabile independente. În cele din urmă, am efectuat, de asemenea, APC cu setul de date de variabile explicative ( tabelul suplimentar S1 ) și prevalența și mortalitatea neoplasmului pe țară pe cap de locuitor, precum și creșterea LE în ultimele decenii.Mergi la:
3. Rezultate
Pentru a analiza impactul consumului de nutrienți asupra prevalenței, mortalității și speranței de viață a cancerului, am utilizat cadrul de regresie bayesiană flexibil pentru inferență. figura 1conține estimările coeficientului corespunzător pentru principalele variabile de interes (variabilele de control au fost omise din motive de lizibilitate; rezultatele detaliate sunt disponibile în materialele suplimentare ) ca variabile explicative ale prevalenței cancerului, mortalității prin cancer și speranței de viață.
Deschideți într-o fereastră separatăfigura 1
Estimări medii ale coeficientului posterior din modelele econometrice bayesiene. Fiecare panou corespunde seturilor de date (pentru prevalență, decese și LE – speranța de viață; umbrirea indică magnitudinea impactului posterior. Estimările nu semnificative sub intervale de încredere de 95% sunt umbrite în alb. Rezultatele se bazează pe trei vectori proprii asociați cu valorile proprii cele mai mari din fiecare grup ( tabelul suplimentar S1 ). Predictorii discutați în text sunt notați cu caractere aldine.
În termeni kilocalorici, un consum mai mare din surse vegetale a fost asociat cu o mortalitate semnificativ mai mică din neoplasmele totale maligne, precum și din neoplasmele colului uterin (figura 1 și Figura 2). Un procent mai mare din consumul kilocaloric din surse de animale terestre a fost asociat invers cu o prevalență mai mare a neoplasmelor pulmonare și de prostată și a deceselor cauzate de neoplasmele maligne totale, precum și a neoplasmelor maligne ale sânului, colonului și plămânului (figura 1 și Figura 3).
Relația mortalității (la 100.000 de locuitori) a neoplasmelor maligne (numărul total de cancere) cu procentul mediu anual al țării din Kcal total din surse vegetale. p <0,001.
Deschideți într-o fereastră separatăFigura 3
Relația mortalității (la 100.000 de locuitori) a neoplasmelor maligne (numărul total de cancere) și a speranței de viață medii pe țară din 1960 până în 2010 cu procentul mediu anual al țării din Kcal total din surse animale terestre. p <0,001.
Un consum mai mare de N din surse animale terestre a fost asociat cu o prevalență mai mare a neoplasmelor maligne ale sânului, colului uterin și colonului ( Tabelul suplimentar S2 ). În mod similar, consumul mai mare de P din sursa animalelor terestre a fost asociat cu o prevalență și mortalitate crescută a cancerului de sân, precum și cu prevalența neoplasmelor maligne ale colonului ( Tabelul suplimentar S2). Această asociere și celelalte descrise aici au fost separabile de asociațiile cu alte variabile coliniare, de exemplu, de la un procent mai mare de animale în aport, deoarece am folosit o formă de analiză de regresie a componentelor principale (prin grupuri), care ar trebui să poată urmări acest lucru afară (testele precum VIF (variația factorului de inflație) au indicat, de asemenea, multicolinearitate reziduală scăzută printre variabilele descrise aici). Un consum mai mare de P din surse vegetale a fost asociat cu mai puține decese cauzate de cancerul de prostată. În ceea ce privește raportul dintre consumul de N și P, nu s-a găsit nicio relație semnificativă între raportul N: P și prevalența neoplasmului malign (figura 1).
Aportul de proteine din surse animale terestre a fost legat de o prevalență mai mare a cancerelor de sân și de colon, precum și de creșterea deceselor cauzate de cancerul de sân ( Tabelul suplimentar S3 ). Consumul total de alcool pe cap de locuitor a fost legat de incidența și mortalitatea ridicată din neoplasmele maligne, precum și de incidența ridicată a cancerelor de col uterin, de colon și pulmonare, dar cu o relație mai slabă (figura 1 și Figura 4). Un consum total mai mare de animale acvatice a fost legat de o creștere mică, dar semnificativă, a speranței de viață.
Relația prevalenței (la 100.000 de locuitori) a neoplasmelor maligne pe țară cu aportul mediu anual de băuturi alcoolice. p <0,001.
Modelele liniare generalizate au confirmat asocierea dintre prevalența ridicată a neoplasmelor maligne pentru 1998-2010 și aporturile de N, P, proteine și kilocalorii din surse animale terestre, în special pentru neoplasmele de colon, plămâni, sân și prostată. Asocierea a fost și mai puternică atunci când s-a luat în considerare raportul dintre animalul / legumele terestre pentru hrana totală, aportul de N, P, proteine și kilocalorii ( tabelul suplimentar S4 ). Când variabilele potențial confuze (de exemplu, cele care pot influența potențialul sănătății populației, cum ar fi vârsta medie națională a populației (AM), IDU, LE și PIB) au fost luate în considerare și în analize, cele mai bune modele au continuat să găsiți asocieri pozitive cu surse nutriționale din aporturile de alimente animale terestre (Tabel suplimentar S5 ). Cele mai bune modele au găsit, de asemenea, asociații negative între alimentele vegetale și unele neoplasme maligne ( Tabelul suplimentar S5 ).
Mortalitatea ridicată prin neoplasme maligne (suma tuturor tipurilor) pentru anii 1960–2010 a fost asociată cu aportul național ridicat pe cap de locuitor, N, P, proteine și kilocalorii din hrana animalelor terestre (nu acvatice) ( Tabelul suplimentar S6 ). Cu toate acestea, acest efect nu a fost observat în raport cu aporturile totale pe cap de locuitor de N, P, proteine și kilocalorii de la animale acvatice pentru aceeași perioadă ( Tabelul suplimentar S6). Atunci când celelalte variabile care pot influența potențialul sănătății populației, cum ar fi MA, HDI, LE și PIB, au fost luate în considerare și în analize, cele mai bune modele au continuat să găsească asociații pozitive de aport total, N, proteine și kilocalorii din alimente animale terestre cu mortalitate din neoplasme maligne totale, de prostată, colon, sân și plămâni ( Tabel suplimentar S7 ). Concentrațiile de N și P ale alimentelor animale terestre au fost corelate pozitiv, iar concentrațiile de N și P ale alimentelor vegetale au fost corelate negativ cu mortalitatea totală prin neoplasm în perioada 1960-2010.
LE național în perioada 1960-2010 a fost asociat pozitiv cu aportul total național per capita de hrană și aporturile de N, P, proteine și kilocalorii, în principal de la animale terestre ( Tabelul suplimentar S8 ). Analizele liniare corespunzătoare, incluzând PIB, HDI și AM ca factori independenți care influențează, de asemenea, sănătatea populației, au menținut relațiile pozitive ale alimentelor terestre pentru animale și legume cu LE (Figura 3, Tabel suplimentar S9 ).
Analizele PCA cu bazele de date ale prevalenței neoplasmului, mortalității și speranței de viață au arătat modele similare cu cele ale modelelor liniare Bayesiene și generalizate. Cu cât dezvoltarea socioeconomică a țării este mai mare, cu atât este mai lungă LE ( Figura suplimentară S1 ), dar cu atât este mai mare prevalența și mortalitatea neoplasmelor maligne (cu excepția colului uterin) (Figura 5). Sursele de hrană provenite de la animale terestre au fost asociate cu o prevalență mai mare a neoplasmelor maligne, în timp ce cele de la animale acvatice sau alimente vegetale nu au fost (Figura 5). Când ne-am concentrat asupra schimbării din ultimele decenii, creșterea LE a fost puternic asociată cu o creștere a aportului de alimente vegetale și animale împreună cu ceilalți indicatori socioeconomici de dezvoltare (Figura 6).
PCA (analiza componentelor principale) cu prevalență neoplasmă pe țară per capita (L = plămân, C = colon, Ce = col uterin, P = prostată, TN = neoplasm total, B = sân), variabile socioeconomice diferite (LE = speranța de viață la naștere, AM = vârsta medie, IDU = indicele dezvoltării umane, PIB = produsul intern brut pe cap de locuitor) și surse de hrană (t = total, N = aport de azot, P = aport de fosfor, prot = proteine și Kcal = kilocalorii aport pe cap de locuitor) de pe terestre surse animale (ta) (roșu), legume (v) (verde) și animale acvatice (aa) (albastru) în perioada 1990–2010. AUS = Australia, AUT = Austria, BEL = Belgic, CAN = Canada, CHE = Elveția, CHL = Chile, CHN = China, COL = Columbia, CRI = Costa Rica, CZE = Republica Cehă, DEU = Germania, DNK = Danemarca, ECU = Ecuador, ESP = Spania, EST = Estonia, FIN = Finlanda, FRA = Franța, GBR = Regatul Unit,GRC = Grecia, HUN = Ungaria, IDN = India, IND = Indonezia, IRL = Irlanda, ISL = Islanda, ISR = Israel, ITA = Italia, JPN = Japonia, KOR = Coreea, KWT = Kuweit, LUX = Luxemburg, MEX = Mexic, MLT = Malta, NLD = Olanda, NOR = Norvegia, NZL = Noua Zeelandă, PHL = Filipine, POL = Polonia, PRT = Portugalia, SVK = Slovacia, SVN = Slovenia, SWE = Suedia, THA = Thailanda, TUR = Turcia , UGA = Uganda, SUA = Statele Unite ale Americii, ZAF = Africa de Sud.SUA = Statele Unite ale Americii, ZAF = Africa de Sud.SUA = Statele Unite ale Americii, ZAF = Africa de Sud.
APC cu creșterile mediilor medii în perioada 1960–2010 a speranței de viață la naștere la țară (LE), diferite variabile socioeconomice (AM = vârsta medie, IDU = indicele dezvoltării umane, PIB = produsul intern brut per capita) și sursele de hrană ( t = total, N = aport de azot, P = aport de fosfor, prot = proteine și Kcal = kilocalorii aport pe cap de locuitor) din surse animale terestre (ta) (roșu), legume (v) (verde) și animale acvatice (aa) (albastru). AFG = Afganistan, DZA = Algeria, ARG = Argentina, AUS = Australia, AUT = Austria, BHS = Bahamas, BGD = Bangladesh, BEL = Belgia, BLZ = Belize, BEN = Benin, BOL = Bolivia, BWA = Botswana, BRN = Brunei Darussalam, BFA = Burkina Faso, KHM = Cambodgia, CMR = Camerun, CAN = Canada, CAF = Republica Centrafricană, TCD = Ciad, CHL = Chile, CHN = China, COL = Columbia, CRI = Costa Rica,CIV = Cote Ivoire, CUB = Cuba, DNK = Danemarca, DOM = Republica Dominicană, ECU = Ecuador, EGY = Egipt, SLV = El Salvador, FJI = Fiji, FIN = Finlanda, FRA = Franța, PYF = Polinezia Franceză, GAB = Gabon, GMB = Gambia, DEU = Germania, GHA = Ghana, GRC = Grecia, GTM = Guatemala, GNB = Guineea-Bissau, GUY = Guyana, HND = Honduras, ISL = Islanda, IND = India, IDN = Indonezia, IRN = Iran, IRQ = Irak, IRL = Irlanda, ITA = Italia, JAM = Jamaica, JPN = Japonia, JOR = Iordania, KEN = Kenya, KIR = Kiribati, KOR = Coreea, KWT = Kuweit, LSO = Lesotho, LBR = Liberia, LUX = Luxemburg, ODM = Madagascar, MWI = Malawi, MYS = Malaezia, MLI = Mali, MLT = Malta, MRT = Mauritania, MEX = Mexic, MAR = Maroc, NPL = Nepal, NLD = Olanda, NCL = Noua Caledonie, NZL = Noua Zeelandă, NER = Niger, NGA = Nigeria, NOR = Norvegia, OMN = Oman, PAK = Pakistan, PAN = Panama, PRY = Paraguay,PER = Peru, PHL = Filipine, PRT = Portugalia, RWA = Rwanda, VCT = Saint Vincent și Grenadine, SAU = Arabia Saudită, SEN = Senegal, SLE = Sierra Leone, SLB = Insulele Solomon, ZAF = Africa de Sud, ESP = Spania, LKA = Sri Lanka, SDN = Sudan, SUR = Surinam, SWZ = Swaziland, SWE = Suedia, CHE = Elveția, THA = Thailanda, TGO = Togo, TTO = Trinidad și Tobago, TUN = Tunisia, TUR = Turcia, UGA = Uganda, GBR = Regatul Unit, SUA = Statele Unite ale Americii, URY = Uruguay, VEN = Venezuela (Republica Bolivariană), ZMB = Zambia, ZWE = Zimbabwe.THA = Thailanda, TGO = Togo, TTO = Trinidad și Tobago, TUN = Tunisia, TUR = Turcia, UGA = Uganda, GBR = Regatul Unit, SUA = Statele Unite ale Americii, URY = Uruguay, VEN = Venezuela (Republica Bolivariană) , ZMB = Zambia, ZWE = Zimbabwe.THA = Thailanda, TGO = Togo, TTO = Trinidad și Tobago, TUN = Tunisia, TUR = Turcia, UGA = Uganda, GBR = Regatul Unit, SUA = Statele Unite ale Americii, URY = Uruguay, VEN = Venezuela (Republica Bolivariană) , ZMB = Zambia, ZWE = Zimbabwe.Mergi la:
4. Discutie
Analiza noastră bayesiană la scară de țară a confirmat astfel ipotezele noastre, cu excepția celei privind raportul N: P. Atunci când se ține cont, de asemenea, de varianța explicată de variabilele socioeconomice de dezvoltare și bogăție, s-au găsit relații pozitive între prevalența și mortalitatea din cancerele totale, de colon, de prostată și respiratorii și aportul de animale terestre și băuturile alcoolice. Aceste relații au fost deosebit de puternice pentru aportul de N și proteine de la animale terestre. Cele mai bune (și mai simple) modele liniare au identificat, de asemenea, aceleași legături, pe lângă legăturile cu PIB-ul național, IDU și AM. Aporturile mari pe cap de locuitor de N, P, proteine și aportul total de la animalele acvatice și în special din legume au avut în schimb relații negative cu prevalența cancerului. Nu s-a găsit nicio asociere negativă între N:Raportul P și prevalența malignă a neoplasmului. Diferitele rezultate pentru cancerul de col uterin sugerează că cauzele de mediu ale acestui tip de cancer pot fi foarte distincte de cele care stau la baza cancerului de colon, respirator și de prostată. Cancerul de col uterin poate fi asociat cu alți factori care afectează calitatea vieții, care nu sunt asociați direct cu trăsăturile alimentare pe care le-am studiat.
Ne așteptam la o relație pozitivă între LE național la naștere și consumul total de alimente. Rezultatele au confirmat, de asemenea, aceste așteptări; consumul de alimente a reprezentat în special LE în majoritatea modelelor, chiar și atunci când a inclus schimbările în PIB, IDU și AM inițiale pentru fiecare țară. Datele au indicat astfel în mod clar că variabilele cheie la scară largă care reprezintă mortalitatea prin cancer sunt legate în mare parte de aportul ridicat de produse de origine animală caracteristic în principal țărilor bogate (Figura 5). Aceste țări bogate, pe de altă parte, au condiții de viață mai bune care permit LE mai lung (Figura 6) și, astfel, sunt și mai susceptibili la cancer. Pe de altă parte, prelungirea generală și substanțială a LE la scară globală ar fi în general asociată cu o cantitate adecvată de aport alimentar, indiferent de origine, fie animală, fie vegetală. Creșterea globală a LE din 1960 până în 2000 a fost asociată cu creșterea aportului de alimente vegetale și animale (Figura 6). Astfel, analizele multivariate prezentate înFigura 5 și Figura 6arată clar că țările mai bogate au un LE mai mare asociat cu un aport alimentar mai bogat și mai abundent și cu alte variabile asociate calității vieții decât țările mai sărace. Cu toate acestea, în același timp, țările mai bogate au o incidență mai mare a cancerului datorită aportului mai mare de surse de hrană provenite de la animale terestre și asociate cu vârsta mai în vârstă a populației lor. În schimb, țările sărace care au avut o îmbunătățire a condițiilor lor economice și-au crescut nivelul LE printr-o creștere a cantității de surse de hrană atât de la animale, cât și de la plante.Mergi la:
5. Concluzii
Analizele noastre au dat astfel patru concluzii în general consecvente după efectuarea unor analize bayesiene profunde ale datelor la nivel de țară în care relațiile dintre diferite surse de dietă și prevalența cancerului au fost analizate separat de alte variabile însoțitoare, cum ar fi vârsta medie, PIB-ul sau stadiul de dezvoltare al fiecărei țară.
În primul rând, aportul excesiv de hrană din animale terestre, în special nivelurile de proteine, N și P, în țările dezvoltate a fost asociat cu o prevalență mai mare a cancerului, în timp ce aportul echivalent din legume a fost asociat cu o prevalență mai mică. Factorii de confuzie reziduali asociați cu stilul de viață al țărilor care consumă mai mult sau mai puțin alimente pentru animale și legume ar putea masca aceste relații, dar am luat în considerare PIB-ul, vârsta medie, speranța de viață și IDU,sunt strâns legate de stilul de viață al cetățenilor lor și, totuși, aceste relații încă au avut loc.
În al doilea rând, nu s-au găsit relații consistente pentru raportul alimentar N: P, falsificând astfel ipoteza ratei de creștere a îmbunătățirii prevalenței neoplasmului malign.
În al treilea rând, consumul de băuturi alcoolice este puternic corelat cu prevalența și mortalitatea neoplasmelor maligne, confirmând cercetările anterioare.
În al patrulea rând, lupta împotriva foametei este cea mai importantă sarcină pentru îmbunătățirea sănătății și creșterea sperantei de viata LE în țările subdezvoltate.
Abrevieri
LE, speranța de viață; OMS, Organizația Mondială a Sănătății; ONU, Națiunile Unite; ICD, Clasificarea internațională a bolilor; OECD, Organizația pentru Cooperare și Dezvoltare Economică; FAO, Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură; PIB, produs intern brut; IDU, indice de dezvoltare umană; AM, vârsta medie a populației.Mergi la:
Materiale suplimentare
Următoarele sunt disponibile online la https://www.mdpi.com/1660-4601/17/19/7240/s1, Figura S1: APC cu medii medii ale speranței țării la naștere (LE) (negru), diferite variabile socioeconomice (AM = vârstă medie, IDU = indicele dezvoltării umane, PIB = produsul intern brut per capita) (galben) și surse de hrană ( t = total, N = aport de azot, P = aport de fosfor, prot = proteine și Kcal = kilocalorii aport pe cap de locuitor) din surse de animale terestre (ta) (roșu), legume (v) (verde) și animale acvatice (aa ) (albastru) în perioada 1960–2010; Tabelul S1: Clustering, acronime și surse de informații pentru fiecare variabilă explicativă utilizată în modele; Tabelul S2: Impacturi mediane posterioare pentru prevalența medie a cancerului, 1998-2010. Tabelul S3: Impacturi mediane posterioare pentru mortalitatea medie prin cancer, 1960-2010. Tabelul S4: Impacturi mediane posterioare pentru speranța medie de viață, 1960-2010. Tabelul S5:Relații bivariate la nivel național între prevalența națională a neoplasmelor maligne ale colonului, prostatei, sânului, colului uterin și ale plămânului și diverse trăsături ale aportului anual pe cap de locuitor în aceeași perioadă (perioada 1998-2010). Tipul bold indică semnificația statistică (p <0,01). Tabelul S6: Cele mai bune modele liniare care prezintă prevalența (perioada 1998-2010) din neoplasmele maligne (total (TN), colon (CN), colul uterin (CEN), sân (BN), prostată (PN) și pulmonar (LN) ca funcții ale bogăției naționale pe cap de locuitor (utilizând PIB), indicele de dezvoltare umană (IDU), vârsta medie a populației (AM), speranța de viață la naștere (LE) și aportul mediu pe cap de locuitor de alimente din diferite surse. prevăzute pentru variabile standardizate. Tabelul S7: Relațiile dintre țări între mortalitatea totală națională din neoplasmele maligne ale colonului, prostatei, sânului, colului uterin și ale plămânului (perioada 1960-2010) și diferite trăsături ale aportului anual pe cap de locuitor în aceeași perioadă. tipul aldin indică semnificația statistică ( pag<0,01). Tabelul S8: Cele mai bune modele liniare care reprezintă mortalitatea prin neoplasme maligne (total (TN), colon (CN), col uterin (CEN), sân (BN), prostată (PN) și pulmonar (LN)) ca funcții ale naționalului per capita bogăția (folosind PIB), indicele de dezvoltare umană (IDU), vârsta medie a populației (AM), speranța de viață la naștere (LE) și aportul mediu pe cap de locuitor de alimente din diferite surse. speranța la naștere (perioada 1960–2010) și diverse trăsături ale aportului anual pe cap de locuitor în aceeași perioadă.Tipul îndrăzneț indică semnificație statistică ( p <0,01).Faceți clic aici pentru fișier de date suplimentare. (2,5M, pdf)Mergi la:
Contribuțiile autorului
JP și JS au conceput studiul; JP, JS și TK au adunat datele și le-au analizat; JP, JS, TK, MO, FH, HW, IAJ și PC au participat activ la discutarea și scrierea lucrării. Toți autorii au citit și au acceptat versiunea publicată a manuscrisului.Mergi la:
Finanțarea
Autorii ar dori să recunoască sprijinul financiar acordat de Consiliul European de Cercetare pentru grantul Synergy ERC-SyG-2013-610028 IMBALANCE-P.Mergi la:
Conflicte de interes
Autorii declară că nu au interese concurente.
Int J Environ Res Health Public . 2020 oct; 17 (19): 7240.Publicat online 2020 octombrie 3. doi: 10.3390 / ijerph17197240 PMCID: PMC7579602PMID: 33022999
Relațiile la nivel de țară ale aportului uman de N și P, alimente de origine animală și vegetală și băuturi alcoolice cu cancer și speranță de viață
Josep Penuelas , 1, 2, * Tamás Krisztin , 3 Michael Obersteiner , 3 Florian Huber , 4 Hannes Winner , 4, 5 Ivan A. Janssens , 6 Philippe Ciais , 7 și Jordi Sardans 1, 2Informații despre autor Note despre articol Informații privind drepturile de autor și licență Renunțare
Date asociate
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7579602/
Referințe
1. Peñuelas J., Janssens IA, Ciais P., Obersteiner M., Krisztin T., Piao S., Sardans J. Creșterea decalajului în înălțimea umană între țările bogate și cele sărace asociate cu aporturile lor diferite de N și P. Sci. Rep. 2017; 7 : 1-10. doi: 10.1038 / s41598-017-17880-3. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]2. Ross AC, Caballero BH, Cousins RJ, Tucker KL, Ziegler TR Nutriție modernă în sănătate și boli. Wolters Kluwer Health / Lippincott Williams & Wilkins; Philadelphia, PA, SUA: 2014. [ Google Scholar ]3. Wada K., Oba S., Tsuji M., Tamura T., Konishi K., Goto Y., Mizuta F., Koda S., Hori A., Tanabashi S., și colab. Consumul de carne și riscul de cancer colorectal în Japonia: Studiul Takayama. Cancer Sci. 2017; 108 : 1065-1070. doi: 10.1111 / cas.13217. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]4. Wilson KM, Mucci LA, Drake BF, Preston MA, Stampfer MJ, Giovannucci E., Kibel AS Carne, pește, carne de pasăre și consum de ouă la diagnostic și risc de progresie a cancerului de prostată. Cancer Prev. Rez. 2016; 9 : 933–941. doi: 10.1158 / 1940-6207.CAPR-16-0070. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]5. Xu WH, Dai Q., Xiang YB, Zhao GM, Zheng W., Gao YT, Ruan ZX, Cheng JR, Shu XO Consum de hrană pentru animale și metode de gătit în raport cu riscul de cancer endometrial în Shanghai. Fr. J. Rac. 2006; 95 : 1586–1592. doi: 10.1038 / sj.bjc.6603458. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]6. Dwan C., Miles A. Rolul atitudinii și ambivalenței atitudinii în acceptarea riscului de cancer asociat cu carnea roșie. Risc pentru sănătate Soc. 2018; 20 : 147–162. doi: 10.1080 / 13698575.2018.1494267. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]7. Hur SJ, Jo C., Yoon Y., Jeong JY, Lee KT Controversă asupra corelației consumului de carne roșie și procesată cu riscul de cancer colorectal: O perspectivă asiatică. Crit. Rev. Food Science. Nutr. 2019; 59 : 3526–3537. doi: 10.1080 / 10408398.2018.1495615. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]8. Zheng W., Kushi L., Potter J., Sellers T., Doyle T., Bostick R., Folsom A. Aportul alimentar de energie și alimente de origine animală și incidența cancerului endometrial. Studiul sănătății femeilor din Iowa. A.m. J. Epidemiol. 1995; 142 : 388-394. doi: 10.1093 / oxfordjournals.aje.a117646. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]9. IARC. [(accesat la 20 martie 2020)]; 2020 Disponibil online: https://monographs.iarc.fr/agents-classified-by-the-iarc/10. IARC, Institutul American pentru Cercetarea Cancerului. Sănătate Mănâncă. A.m. Inst. Cancer Res. (2020), WRC. [(accesat la 12 aprilie 2020)]; 2020 Disponibil online: https://www.aicr.org/cancer-prevention/healthy-eating/11. Crippa A., Larsson SC, Discacciati A., Wolk A., Orsini N. Consumul de carne roșie și procesată și riscul de cancer al vezicii urinare: O meta-analiză doză-răspuns a studiilor epidemiologice. Euro. J. Nutr. 2018; 57 : 689-701. doi: 10.1007 / s00394-016-1356-0. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]12. Perloy A., Maasland DHE, van den Brandt PA, Kremer B., Schouten LJ Aportul de carne și pește și riscul de subtipuri de cancer cap-gât în studiul cohortei olandeze. Controlul cauzelor cancerului. 2017; 28 : 647-656. doi: 10.1007 / s10552-017-0892-0. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]13. Le Marchand L., Wilkens LR, Hankin JH, Kolonel LN, Lyu LC Un studiu caz-control al dietei și cancerului colerectal la o populație multietnică din Hawaii (Statele Unite): lipide și alimente de origine animală. Controlul cauzelor cancerului. 1997; 8 : 637–648. doi: 10.1023 / A: 1018406716115. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]14. Joshi AD, Corral R., Catsburg C., Lewinger JP, Koo J., John EM, Ingles SA, Stern MC Carne roșie și carne de pasăre, practici de gătit, susceptibilitate genetică și risc de cancer de prostată: Rezultate dintr-un caz multietnic studiu de control. Carcinogeneză. 2012; 33 : 2108–2118. doi: 10.1093 / carcin / bgs242. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]15. Bao PP, Shu XO, Zheng Y., Cai H., Ruan ZX, Gu K., Su Y., Gao YT, Zheng W., Lu W. Aportul de alimente din fructe, legume și animale și riscul de cancer mamar prin starea receptorului hormonal. Nutr. Cancer. 2012; 64 : 806–819. doi: 10.1080 / 01635581.2012.707277. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]16. Diallo A., Deschasaux M., Latino-Martel P., Hercberg S., Galan P., Fassier P., Allès B., Guéraud F., Pierre FH, Touvier M. Aportul de carne roșie și procesată și riscul de cancer : Rezultate din prospectivul studiu de cohortă NutriNet-Santé. Int. J. Rac. 2018; 142 : 230–237. doi: 10.1002 / ijc.31046. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]17. Van Hecke T., Vossen E., Hemeryck LY, Vanden Bussche J., Vanhaecke L., De Smet S. Creșterea reacțiilor oxidative și nitrozative în timpul digestiei ar putea contribui la asocierea dintre consumul bine făcut de carne roșie și cancerul colorectal. Food Chem. 2015; 187 : 29–36. doi: 10.1016 / j.foodchem.2015.04.029. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]18. Samraj AN, Pearce OMT, Läubli H., Crittenden AN, Bergfeld AK, Band K., Gregg CJ, Bingman AE, Secrest P., Diaz SL, și colab. Un glican derivat din carne roșie promovează inflamația și progresia cancerului. Proc. Natl. Acad. Știință. STATELE UNITE ALE AMERICII. 2015; 112 : 542-547. doi: 10.1073 / pnas.1417508112. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]19. Schulz M., Nöthlings U., Allen N., Onland-Moret NC, Agnoli C., Engeset D., Galasso R., Wirfält E., Tjønneland A., Olsen A. și colab. Nicio asociere a consumului de alimente de origine animală cu risc de cancer ovarian. Cancer Epidemiol. Biomark. Anterior 2007; 16 : 852–855. doi: 10.1158 / 1055-9965.EPI-07-0054. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]20. Marcondes LH, Franco OH, Ruite R., Arfan Ikram M., Mulder M., Stricker BH, Kiefte-de Jon JC Alimentele animale și riscul de cancer de sân postmenopauză: un studiu prospectiv de cohortă. Fr. J. Nutr. 2019; 122 : 586-591. doi: 10.1017 / S0007114519000072. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]21. Allen NE, Key TJ, Appleby PN, Travis RC, Roddam AW, Tjønneland A., Johnsen NF, Overvad K., Linseisen J., Rohrmann S., și colab. Alimente de origine animală, proteine, calciu și risc de cancer de prostată: Investigația europeană prospectivă asupra cancerului și nutriției. Fr. J. Rac. 2008; 98 : 1574–1581. doi: 10.1038 / sj.bjc.6604331. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]22. Do M., Lee S., Jung P., Lee M. Aportul de fructe, legume și alimente din soia în raport cu riscul de cancer mamar la femeile din Coreea: Un studiu de caz-control. Nutr. Cancer. 2007; 57 : 20-27. doi: 10.1080 / 01635580701268063. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]23. Ferreira PMP, Rodrigues LARL, de Alencar Carnib LP, de Lima Sousa PV, Nolasco Lugo LM, Nunes NMF, do Nascimento Silva J., da Silva Araûjo L., de Macêdo Gonçalves Frota K. Cruciferous Vegetables as Antioxidative, Chemopreventive and Alimente funcționale antineoplasice: dovezi preclinice și clinice ale sulforafanului împotriva cancerelor de prostată. Curr. Pharm. Des. 2019; 24 : 4779–4793. doi: 10.2174 / 1381612825666190116124233. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]24. Freudenheim JL, Ritz J., Smith-Warner SA, Albanes D., Bandera EV, Van Den Brandt PA, Colditz G., Feskanich D., Goldbohm RA, Harnack L., și colab. Consumul de alcool și riscul de cancer pulmonar: o analiză combinată a studiilor de cohortă. A.m. J. Clin. Nutr. 2005; 82 : 657–667. doi: 10.1093 / ajcn / 82.3.657. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]25. Goncalves A., Claggett B., Jhund PS, Rosamond W., Deswal A., Aguilar D., Shah AM, Cheng S., Solomon SD Consumul de alcool și riscul de insuficiență cardiacă: Studiul riscului de ateroscleroză în comunități. Euro. Heart J. 2015; 36 : 939-945. doi: 10.1093 / eurheartj / ehu514. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]26. Xu M., Chen YM, Huang J., Fang YJ, Huang WQ, Yan B., Lu MS, Pan ZZ, Zhang CX Aportul de flavonoizi din legume și fructe este invers asociat cu riscul de cancer colorectal: un studiu caz-control in China. Fr. J. Nutr. 2016; 116 : 1275–1287. doi: 10.1017 / S0007114516003196. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]27. Kim S., Trudo SP, Gallaher DD Legume apiacee și crucifere hrănite în etapa post-inițiere Reducerea markerilor de risc de cancer de colon la șobolani. J. Nutr. 2019; 149 : 249–257. doi: 10.1093 / jn / nxy257. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]28. IARC. Agenți biologici. O revizuire a carcinogenezei umane. În: Organizația Mondială a Sănătății, editor. Monografii privind evoluția riscului cancerigen pentru oameni. Volumul 100. Agenția Internațională pentru Cercetarea Cancerului; Lyon, Paris: 2010. 487p [ Google Scholar ]29. ARC. Consumul de alcool și carbamat de etil. În: Organizația Mondială a Sănătății, editor. Monografii privind evoluția riscului cancerigen pentru oameni. Volumul 96. Agenția Internațională pentru Cercetarea Cancerului; Lyon, Paris: 2010. 1428p [ Google Scholar ]30. Bagnardi V., Blangiardo M., La Vecchia C., Corrao G. O meta-analiză a consumului de alcool și a riscului de cancer. Fr. J. Rac. 2001; 85 : 1700–1705. doi: 10.1054 / bjoc.2001.2140. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]31. Pelucchi C., Gallus S., Garavello W., Bosetti C., La Vecchia C. Risc de cancer asociat consumului de alcool și tutun: Concentrare asupra tractului aerodigestiv superior și a ficatului. Alcool Res. Sănătate. 2006; 29 : 193–198. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]32. Handa A., Fatima T., Mattoo A. Poliamine: Bio-molecule cu funcții diverse în sănătatea și bolile plantelor și umane. Față. Chem. Chem. 2018: 6. doi: 10.3389 / fchem.2018.00010. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]33. Prudhomme M. Perspectiva cererii și ofertei globale de îngrășăminte azotate. Știință. China Ser. C Life Science. 2005; 48 : 818–826. doi: 10.1007 / BF03187121. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]34. Gupta UC, Gupta SC Sursele și bolile deficitare ale nutrienților minerali în sănătatea umană și nutriție: o revizuire. Pedosfera. 2014; 24 : 13–38. doi: 10.1016 / S1002-0160 (13) 60077-6. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]35. Kelley LA, Gardner SP, Sutcliffe MJ O abordare automată pentru gruparea unui ansamblu de structuri proteice derivate de RMN în subfamilii corelate. Proteina ing. 1996; 9 : 1063–1065. doi: 10.1093 / protein / 9.11.1063. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]36. Altieri A., Garavello W., Bosetti C., Gallus S., La Vecchia C. Consumul de alcool și riscul de cancer laringian. Oncol oral. 2005; 41 : 956–965. doi: 10.1016 / j.oraloncology.2005.02.004. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]37. Webb PM, Purdie DM, Bain CJ, Green AC Alcool, vin și riscul de cancer ovarian epitelial. Cancer Epidemiol. Biomark. Anterior 2004; 13 : 592–599. [ PubMed ] [ Google Scholar ]38. Elser JJ, Acharya K., Kyle M., Cotner J., Makino W., Markow T., Watts T., Hobbie S., Fagan W., Schade J., și colab. Cuplaje rata de creștere-stoichiometrie în diverse biote. Ecol. Lett. 2003; 6 : 936–943. doi: 10.1046 / j.1461-0248.2003.00518.x. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]39. Sterner RW, Stoichiometria ecologică Elser JJ : Biologia elementelor de la molecule la biosferă. Princeton University Press; Princenton, NJ, SUA: 2002. [ Google Scholar ]40. Elser JJ, Sterner RW, Gorokhova E., Fagan WF, Markow TA, Cotner JB, Harrison JF, Hobbie SE, Odell GM, Weider LW Stoichiometrie biologică de la gene la ecosisteme. Ecol. Lett. 2000; 3 : 540–550. doi: 10.1046 / j.1461-0248.2000.00185.x. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]41. Elser JJ, Fagan WF, Denno RF, Dobberfuhl DR, Folarin A., Huberty A., Interlandi S., Kilham SS, McCauley E., Schulz KL, și colab. Constrângeri nutriționale în rețelele alimentare terestre și de apă dulce. Natură. 2000; 408 : 578-580. doi: 10.1038 / 35046058. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]42. Elser JJ, Sterner RW, Galford AE, Chrzanowski TH, Findlay DL, Mills KH, Paterson MJ, Stainton MP, Schindler DW Pelagic C: N: P stoichiometrie într-un lac eutrofizat: Răspunsuri la o manipulare a rețelei alimentare a întregului lac . Ecosisteme. 2000; 3 : 293–307. doi: 10.1007 / s100210000027. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]43. Hessen DO, Jensen TC, Kyle M., Elser JJ RNA răspunsuri la limitarea N și P; reglarea reciprocă a stoichiometriei și a ritmului de creștere la Brachionus. Funct. Ecol. 2007; 21 : 956-962. doi: 10.1111 / j.1365-2435.2007.01306.x. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]44. Elser JJ, Kyle MM, Smith MS, Nagy JD Stoichiometrie biologică în cancerul uman. Plus unu. 2007; 2 : e1028. doi: 10.1371 / journal.pone.0001028. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]45. Peñuelas J., Poulter B., Sardans J., Ciais P., van der Velde M., Bopp L., Boucher O., Godderis Y., Hinsinger P., Llusia J., și colab. Dezechilibrele azot-fosfor induse de om modifică ecosistemele naturale și gestionate de pe tot globul. Nat. Comun. 2013; 4 : 2934. doi: 10.1038 / ncomms3934. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]46. Everitt AV, Le Couteur DG Extensie de viață prin restricție de calorii la om. Ann. NY Acad. Știință. 2007; 1114 : 428-433. doi: 10.1196 / annals.1396.005. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]47. Willcox DC, Willcox BJ, Todoriki H., Curb JD, Suzuki M. Restricție calorică și longevitate umană: Ce putem învăța de la Okinawa? Biogerontologie. 2006; 7 : 173–177. doi: 10.1007 / s10522-006-9008-z. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]48. Shanley DP, Kirkwood TBL Restricția calorică nu sporește longevitatea la toate speciile și este puțin probabil să o facă la om. Biogerontologie. 2006; 7 : 165–168. doi: 10.1007 / s10522-006-9006-1. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]49. Anjana, Umar S., Iqbal M. Acumularea de nitrați în plante, factorii care afectează procesul și implicațiile asupra sănătății umane. Un comentariu. Agron. Susține. Dev. 2007; 27 : 45–57. doi: 10.1051 / agro: 2006021. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]50. Segi M. Mortalitatea prin cancer pentru anumite locuri din 24 de țări (1950–57) Departamentul de Sănătate Publică, Școala de Medicină a Universității Tohoku; Sendai, Japonia: 1960. [ Google Scholar ]51. Cooke A. Fosfat aditiv alimentar dietetic și rezultate pentru sănătatea umană. Compr. Rev. Food Science. Food Saf. 2017; 16 : 906–1021. doi: 10.1111 / 1541-4337.12275. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]52. Trautvetter U., Jahreis G., Kiehntopf M., Glei M. Consecințele unui aport ridicat de fosfor asupra metabolismului mineral și a remodelării osoase în dependența de aportul de calciu la subiecții sănătoși – Un studiu randomizat de intervenție controlat cu placebo la om. Nutr. J. 2016; 15 : 1-11. doi: 10.1186 / s12937-016-0125-5. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]53. Seitz HK, Becker P. Metabolismul alcoolului și riscul de cancer. Alcool Res. Sănătate. 2007; 30 : 38–47. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]54. George EI, McCulloch RE Selecție variabilă prin eșantionare Gibbs. J. Am. Stat. Conf. Univ. 1993; 88 : 881-889. doi: 10.1080 / 01621459.1993.10476353. [ CrossRef ] [ Google Scholar ]55. Turati F., Rossi M., Pelucchi C., Levi F., La Vecchia C. Fructe și legume și riscul de cancer: o revizuire a studiilor din sudul Europei. Fr. J. Nutr. 2015; 113 : S102 – S110. doi: 10.1017 / S0007114515000148. [ PubMed ] [ CrossRef ] [ Google Scholar ]56. Pinheiro J., Bates D., DebRoy S., Sarkar D., Team RC nlme: Modele de efecte mixte liniare și neliniare. Versiunea pachetului R. 2014; 3 : 1–117. [ Google Scholar ]
Articolele din Jurnalul Internațional de Cercetare a Mediului și Sănătate Publică sunt furnizate aici prin amabilitatea Institutului de Publicare Digitală Multidisciplinară (MDPI)
TRATAMENTE CANCER EFICIENTE, NON - toxice 
