Pola kanker pada populasi Inuit: 1950-1997

Beberapa jenis kanker secara tradisional lebih tinggi di antara Inuit daripada di populasi lain, setidaknya menurut data dari tahun 1950-an, ketika tingkat tertentu westernisasi sudah terjadi. Insiden jenis berikut kanker antara Inuit telah sangat tinggi: nasofaring, kelenjar ludah, dan esofagus.

Tingginya insiden ini jenis tradisional kanker antara Inuit dihipotesiskan memiliki dasar genetik yang kuat. Namun demikian beberapa juga percaya kanker ini dikaitkan dengan praktik yang bisa dibilang tidak umum di antara Inuit leluhur, seperti pelestarian ikan dan daging dengan garam.

Penanda genetik pada populasi Inuit ini menunjukkan warisan Asia bersama, yang konsisten dengan insiden yang lebih tinggi dari jenis yang sama dari kanker di kalangan orang Asia, terutama yang mengkonsumsi sejumlah ilmu pelet besar makanan garam-diawetkan. (The Inuit diyakini berasal dari Asia Timur, setelah melintasi Selat Bering sekitar 5.000 tahun yang lalu.)

Insiden nasofaring, kelenjar ludah, dan kanker esofagus telah relatif stabil antara Inuit dari tahun 1950 di. Lebih kanker berkaitan dengan gaya hidup modern, di sisi lain, telah meningkat secara dramatis. Contohnya adalah kanker paru-paru, usus besar, rektum, dan payudara wanita.

Gambar di bawah (klik untuk memperbesar), dari fribourg & Melbye (2008), menunjukkan kejadian kanker berkaitan dengan gaya hidup yang lebih tradisional dan modern antara laki-laki Inuit (atas) dan betina (bawah).



Dua perubahan gaya hidup utama yang terkait dengan peningkatan yang signifikan dalam kanker berkaitan dengan gaya hidup modern. Salah satunya adalah peningkatan konsumsi tembakau. Yang lain, Anda dapat menebaknya, adalah pergeseran ke karbohidrat olahan, dari protein hewani dan lemak, sebagai sumber utama energi.

Referensi:

Fribourg, J.T., & Melbye, M. (2008). Pola kanker pada populasi Inuit. The Lancet Oncology, 9 (9), 892-900.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Kekurangan vitamin D, depresi musiman, dan penyakit peradaban

George Hamilton mengakui bahwa ia telah kecanduan berjemur untuk sebagian besar hidupnya. Foto di bawah (dari: phoenix.fanster.com), menunjukkan dia pada usia sekitar 70. Meskipun mungkin terlalu banyak paparan sinar matahari, dia terlihat muda untuk usianya, dalam kesehatan sangat baik, dan bebas dari kanker kulit. Bagaimana bisa? Mungkin rahasianya adalah vitamin D.



Vitamin D adalah pro-hormon yang larut dalam lemak; tidak benar-benar vitamin, secara teknis. Artinya, itu adalah zat yang merupakan prekursor untuk hormon, yang dikenal sebagai hormon calcipherol (calcidiol dan calcitriols). Hormon disintesis oleh tubuh manusia dari vitamin D memiliki sejumlah fungsi. Salah satu fungsi ini adalah regulasi kalsium dalam aliran darah melalui kelenjar paratiroid.

Desain biologis manusia menunjukkan bahwa kita dimaksudkan untuk mendapatkan sebagian besar vitamin D dari paparan kami sinar matahari. Vitamin D diproduksi dari kolesterol kulit terkena sinar matahari. Ini adalah salah satu dari banyak alasan (lihat di sini untuk lebih) mengapa kolesterol sangat penting bagi kesehatan manusia.

Depresi musiman adalah tanda kekurangan vitamin D. Hal ini sering terjadi selama musim dingin, ketika paparan sinar matahari secara signifikan menurun, sebuah fenomena yang dikenal sebagai gangguan afektif musiman (SAD). Ini saja adalah penyebab banyak masalah kesehatan lainnya, seperti depresi (bahkan jika itu adalah musiman) dapat menyebabkan obesitas, cedera akibat kecelakaan, dan bahkan bunuh diri.

Bagi kebanyakan orang, sesedikit 10 menit dari paparan sinar matahari menghasilkan banyak kali nilai harian yang direkomendasikan vitamin D (400 IU), sedangkan diet kebarat-baratan yang khas menghasilkan sekitar 100 IU. Direkomendasikan 400 IU (1 IU = 25 ng) diyakini oleh banyak peneliti untuk menjadi terlalu rendah, dan tingkat 1.000 IU atau lebih untuk dianjurkan. Batas atas untuk kesehatan yang optimal tampaknya menjadi sekitar 10.000 IU. Hal ini tidak mungkin bahwa batas atas ini dapat dilampaui karena paparan sinar matahari, seperti yang tercantum di bawah ini.

Minyak ikan cod merupakan sumber yang baik dari vitamin D, dengan satu sendok menyediakan sekitar 1.360 IU. Spesies ikan berminyak tertentu juga merupakan sumber yang baik; contoh adalah herring, salmon dan sarden. Untuk asupan vitamin dan mineral dan penyerapan optimal, itu adalah ide yang baik untuk makan ini ikan utuh. (Lihat di sini untuk posting di makan sarden utuh.)

Paparan sinar matahari secara periodik (misalnya setiap beberapa hari) memiliki efek mirip dengan paparan harian, karena vitamin D memiliki waktu paruh sekitar 25 hari. Artinya, tanpa digunakan oleh tubuh, itu akan memakan waktu sekitar 25 hari untuk kadar vitamin D untuk jatuh ke setengah dari tingkat maksimal.

Tubuh merespon asupan vitamin D dalam "baterai seperti" cara, sepenuhnya mengisi baterai selama waktu tertentu. Hal ini dapat dicapai dengan moderat (pre-sunburn) dan paparan sinar matahari secara teratur selama 1-2 bulan bagi kebanyakan orang. Seperti kebanyakan vitamin larut lemak, vitamin D disimpan dalam jaringan lemak, dan perlahan-lahan digunakan oleh tubuh.

Setiap kali paparan sinar matahari terbatas atau sinar matahari yang langka untuk jangka waktu yang lama, suplemen mungkin diperlukan. Suplemen berlebihan vitamin D (yaitu, secara signifikan lebih dari 10.000 IU per hari) dapat menyebabkan masalah serius, seperti hubungan antara tingkat vitamin D dan komplikasi kesehatan mengikuti pola kurva U. Masalah-masalah ini dapat bersifat akut atau kronis. Dengan kata lain, terlalu sedikit vitamin D adalah buruk bagi kesehatan kita, dan terlalu banyak juga buruk.

Gambar di bawah (klik untuk memperbesar), dari Tuohimaa dkk. (2009), menunjukkan dua tikus. Yang di sebelah kiri memiliki mutasi genetik yang mengarah ke tingkat tinggi hormon vitamin D yang diturunkan dalam darah. Kedua tikus memiliki sekitar usia yang sama, 8 bulan, tetapi menunjukkan tikus mutan ditandai tanda-tanda penuaan dini.



Hal ini penting untuk dicatat bahwa kerutan kulit tikus di sebelah kiri tidak ada hubungannya dengan paparan sinar matahari; mereka terkait dengan tingkat vitamin D yang berlebihan yang diturunkan hormon dalam tubuh (hypervitaminosis D) dan efek terkait. Mereka adalah tanda penuaan dipercepat.

Produksi vitamin D dan hormon terkait berdasarkan paparan sinar matahari yang diatur secara ketat oleh berbagai mekanisme fisiologis ilmu pelet dan biokimia. Karena itu, tampaknya tidak mungkin bagi seseorang untuk mengembangkan hypervitaminosis D akibat paparan sinar matahari. Ini TIDAK tampaknya menjadi kasus dengan suplemen vitamin D, yang dapat menyebabkan hypervitaminosis D.

Selain depresi musim dingin, kekurangan vitamin D kronis dikaitkan dengan peningkatan risiko penyakit kronis berikut: osteoporosis, kanker, diabetes, gangguan autoimun, hipertensi, dan aterosklerosis.

Fakta bahwa penyakit ini juga dikenal sebagai penyakit peradaban seharusnya tidak mengejutkan kepada siapa pun. Industrialisasi telah menyebabkan penurunan yang signifikan dalam paparan sinar matahari. Dalam cuaca dingin, nenek moyang kita Paleolitik mungkin akan mencari sinar matahari. Itu akan menjadi salah satu sumber utama mereka kehangatan. Bahkan, salah satu tidak harus kembali yang jauh dalam waktu (100 tahun harus cukup) untuk menemukan tingkat rata-rata jauh lebih tinggi dari paparan sinar matahari dari hari ini.

Manusia modern, terutama di lingkungan perkotaan, memiliki pemanas buatan, pencahayaan buatan, dan pakaian hangat. Ada sedikit atau tidak ada insentif bagi mereka untuk mencoba untuk meningkatkan eksposur sinar matahari kulit mereka dalam cuaca dingin.

Referensi:

W. Hoogendijk, A. Beekman, D. Deeg, P. Bibir, B. Penninx. Depresi berhubungan dengan penurunan 25-hydroxyvitamin-D dan peningkatan kadar hormon paratiroid di usia tua. Eropa Psychiatry, Volume 24, Tambahan 1, 2009, Halaman S317.

P. Tuohimaa, T. Keisala, A. Minasyan, J. Cachat, A. Kalueff. Vitamin D, sistem saraf dan penuaan. Psychoneuroendocrinology, Volume 34, Tambahan 1, Desember 2009, Pages S278-S286.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Adiponektin, peradangan, diabetes, dan penyakit jantung

Manusia, seperti banyak hewan, berevolusi menjadi pemakan episodik dan menghabiskan sebagian besar waktu mereka berpuasa. Lemak tubuh adalah toko utama energi dalam tubuh manusia. Karbohidrat diet berlebih dan lemak disimpan sebagai lemak tubuh, dalam sel-sel khusus yang dikenal sebagai adiposit. Kelebihan protein biasanya tidak disimpan sebagai lemak tubuh.

Adiposit dapat dilihat sebagai bagian dari organ endokrin yang sangat penting dan didistribusikan, bertanggung jawab untuk pelepasan banyak hormon yang berbeda ke dalam aliran darah. Salah satu hormon tersebut adalah adiponektin. Hormon penting lainnya yang dikeluarkan oleh jaringan lemak tubuh yang leptin dan tumor necrosis factor-alpha.

Di antara hormon, adiponektin sangat menarik karena berkorelasi negatif dengan massa lemak tubuh. Artinya, tidak seperti hormon lain seperti leptin dan tumor necrosis factor-alpha, penurunan massa lemak tubuh (penanda kesehatan terkenal) dikaitkan dengan peningkatan adiponektin. Hal ini menyebabkan beberapa peneliti berspekulasi bahwa adiponektin merupakan faktor penyebab yang mempromosikan kesehatan, selain menjadi penanda kesehatan.

Jung dan rekan (2008; referensi penuh pada akhir posting ini) mempelajari 78 penderita obesitas (41 betina) yang berpartisipasi dalam program latihan ilmu pelet jarak jauh selama 12 minggu. Program latihan yang terlibat intensitas kegiatan aerobik kebanyakan rendah, seperti jalan cepat. Individu juga mengambil penekan nafsu makan, dengan tujuan mengurangi asupan kalori mereka dengan sekitar 500 kkal per hari.

Tabel di bawah ini (klik untuk memperbesar) menunjukkan berbagai pengukuran untuk peserta sebelum dan sesudah intervensi 12 minggu.



Dari tabel di atas kita dapat mengatakan bahwa ada pengurangan yang signifikan dalam berat badan, indeks massa tubuh (BMI), pinggang dan pinggul lingkar, rasio pinggang-pinggul (WHR), total lemak tubuh, dan kolesterol total dan trigliserida puasa. Namun, para peserta masih obesitas pada akhir intervensi, dengan persentase lemak tubuh rata-rata 35,5.

Tabel di bawah ini menunjukkan konsentrasi berbagai hormon yang disekresikan oleh jaringan lemak tubuh, serta jenis lain dari jaringan, sebelum dan sesudah intervensi 12 minggu. Hormon-hormon ini semua diyakini indikator kesehatan dan / atau penyebab kesehatan.



Kami lihat dari tabel di atas bahwa perubahan hormonal semua signifikan (semua pada P <0,001 tingkat kecuali satu, di P <0,05 level), dan semua indikasi perbaikan kesehatan. Konsentrasi serum semua hormon menurun, dengan dua pengecualian adiponektin dan interleukin-10, yang meningkat. Interleukin-10 adalah hormon anti-inflamasi yang dihasilkan oleh sel-sel darah putih. Kenaikan paling signifikan dari dua adalah jauh di adiponektin (P = 0,001, dibandingkan P = 0,041 untuk interleukin-10).

Salah satu efek yang paling menjanjikan dari adiponektin tampaknya menjadi peningkatan sensitivitas insulin. Efek ini tampaknya terkait dengan efek pada sekresi insulin. Artinya, adiponektin tampaknya bertindak langsung pada berbagai sel, termasuk sel otot, meningkatkan kemampuan mereka untuk membersihkan glukosa dari darah. Efek ini tampaknya menjadi salah satu yang mendasari, dan sebelumnya tidak diketahui, alasan mengapa hilangnya lemak tubuh meningkatkan kesehatan pada mereka yang menderita diabetes tipe 2.

Peningkatan adiponektin serum telah ditemukan secara signifikan terkait dengan: penurunan lemak tubuh dan lemak visceral khususnya, penurunan risiko diabetes tipe 2, tekanan darah menurun, dan penurunan trigliserida puasa.

Adiponektin tampaknya juga memiliki sifat anti-inflamasi dan athero-pelindung.

Rata-rata, wanita memiliki tingkat yang lebih tinggi dari adiponektin serum dibandingkan laki-laki.

Menurut Giannessi dan rekan (2007) pemberian adiponektin pada tikus telah menunjukkan hasil yang positif. Sejak penelitian tentang adiponektin baru, mungkin akan ada beberapa waktu sampai obat terkait dikembangkan. Giannessi dan rekan juga mencatat bahwa garam minyak ikan dan vanadium dapat meningkatkan sintesis dan pelepasan adiponektin.

Sejauh ini tampaknya bahwa cara yang paling efektif untuk meningkatkan tingkat adiponektin adalah penurunan berat badan, terutama melalui penurunan lemak tubuh. Bahkan sebagai obat baru dikembangkan, ini kemungkinan akan tetap menjadi cara yang paling alami dan aman untuk meningkatkan tingkat adiponektin.

Semua ini membantu dalam identifikasi link yang hilang antara lemak tubuh dan peningkatan kesehatan. Tampaknya bahwa kehilangan lemak tubuh memiliki efek mirip dengan suplementasi; meningkatkan konsentrasi darah dari zat mempromosikan kesehatan - adiponektin!

Referensi:

Giannessi, D., Maltinti, M., & Del Ry, S. (2007). Adiponektin tingkat sirkulasi: Sebuah biomarker muncul baru risiko kardiovaskular. Farmakologis Penelitian, 56 (6), 459-467.

Gil-Campos, M., Caete, R., & Gil, A. (2004). Adiponektin, rantai yang hilang dalam resistensi insulin dan obesitas. Clinical Nutrition, 23 (5), 963-974.

Jung, S.H. et al. (2008). Efek penurunan berat badan pada beberapa sitokin serum obesitas manusia: peningkatan IL-10 setelah penurunan berat badan. Journal of Biokimia Nutrisi, 19 (6), 371-375.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Tubuh kematian indeks dan kanker massa di berbagai negara bagian AS

Ancel Keys sering dikritik karena diduga berasal fobia lemak yang kita lihat hari ini di negara-negara AS dan lainnya, mungkin dengan alasan yang baik. Tapi dia juga telah membuat banyak kontribusi penting untuk ilmu kesehatan.

Salah satunya adalah indeks yang dikenal sebagai indeks massa tubuh (BMI), dihitung berdasarkan berat dan tinggi badan seseorang. Tidak seperti langkah-langkah lain, seperti persentase lemak tubuh dan massa lemak tubuh, BMI sangat mudah untuk menghitung; membagi berat badan (kg) dengan tinggi badan Anda (m) kuadrat.

BMI sangat berkorelasi dengan persentase lemak tubuh, dan massa lemak tubuh. Sangat orang berotot pengecualian; mereka mungkin memiliki tinggi BMI dan belum mengurangi lemak tubuh.

Massa lemak tubuh yang berlebihan menyebabkan peradangan kronis, sebagian karena peningkatan kadar beredar hormon pro-inflamasi seperti tumor necrosis factor-alpha (lucu nama eh?).

Peradangan kronis, pada gilirannya, menyebabkan peningkatan kejadian kanker.

Oleh karena itu seharusnya tidak mengejutkan bahwa memiliki BMI di atas 30 (tingkat obesitas) sangat berkorelasi dengan tingkat kematian akibat kanker; lihat grafik di bawah (klik untuk memperbesar), dari: Florida, 2009 (referensi penuh pada akhir posting ini).


Korelasi untuk grafik di atas adalah tinggi 0,702, dihitung sebagai akar kuadrat dari nilai R-squared ditampilkan di bagian bawah kanan. R-squared adalah persentase perbedaan dijelaskan untuk kematian akibat kanker, yang berarti bahwa hampir 50 persen dari kematian akibat kanker adalah "menjelaskan", atau disebabkan, oleh persentase BMI.

Satu lagi alasan untuk membawa lemak tubuh ke tingkat yang sehat.

Bagaimana kamu melakukannya? Cara yang baik untuk memulai adalah dengan mengganti karbohidrat olahan dan gula dengan ilmu pelet jarak jauh sumber alami dari protein dan lemak dalam diet Anda; telur termasuk, tidak perlu khawatir tentang diet kolesterol.

Referensi:

Florida, R. (2009). Geografi obesitas. Kelas Kreatif, 25 November

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

The China Study lagi: Sebuah analisis multivariat menunjukkan bahwa aturan schistosomiasis!

Di bagian komentar dari Denise Mingers posting pada 16 Juli 2010, yang membahas beberapa data dari China Study (sebagai tindak lanjut posting sebelumnya pada topik yang sama), Denise sendiri diposting data dia digunakan dalam nya analisa. Data ini adalah dari China Study. Jadi saya memutuskan untuk mengambil melihat data dan melakukan beberapa dari multivariat dengan menggunakan WarpPLS (warppls.com).

Pertama saya membangun sebuah model yang mengeksplorasi hubungan dengan tujuan menguji asumsi bahwa konsumsi protein hewani menyebabkan kanker kolorektal, melalui efek menengah pada kolesterol total. Saya membangun model dengan ilmu pelet jarak jauh berbagai asosiasi hipotesis untuk mengeksplorasi beberapa hubungan secara bersamaan, termasuk beberapa yang akal sehat. Termasuk hubungan akal sehat biasanya ide yang baik dalam analisis multivariat eksplorasi.

Model ini ditunjukkan pada grafik di bawah ini, dengan hasil. (Klik untuk memperbesar Gunakan "CRTL" dan "+" tombol untuk memperbesar, dan CRTL "dan" -. "Untuk memperkecil.) Panah mengeksplorasi hubungan kausatif antara variabel Variabel ditunjukkan dalam oval Artinya.. masing-masing variabel adalah sebagai berikut: konsumsi protein aprotein = hewan; pprotein = tanaman konsumsi protein; cholest = kolesterol total; crcancer = kanker kolorektal.



Koefisien jalur (diindikasikan sebagai koefisien beta) mencerminkan kekuatan hubungan; mereka adalah sedikit seperti univariat standar (atau Pearson) koefisien korelasi, kecuali bahwa mereka mempertimbangkan hubungan multivariat pertimbangan (yang mereka kontrol untuk efek bersaing pada setiap variabel). Sebuah beta negatif berarti bahwa hubungan negatif; yaitu, peningkatan variabel dikaitkan dengan penurunan variabel yang menunjuk ke.

Nilai P menunjukkan signifikansi statistik hubungan; P lebih rendah dari 0,05 berarti hubungan yang signifikan (95 persen atau lebih tinggi kemungkinan bahwa hubungan itu nyata). Nilai R-squared mencerminkan persentase perbedaan dijelaskan untuk variabel tertentu; lebih tinggi mereka, semakin baik model fit dengan data. Abaikan (R) 1i bawah nama variabel; itu hanya berarti bahwa setiap variabel diukur melalui indikator tunggal (atau ukuran tunggal, yaitu, variabel tidak variabel laten).

Saya harus mencatat bahwa nilai P telah dihitung dengan menggunakan teknik nonparametrik, bentuk resampling disebut jackknifing, yang tidak memerlukan asumsi bahwa data yang terdistribusi normal yang harus dipenuhi. Ini bagus, karena saya memeriksa data, dan itu tidak terlihat seperti itu biasanya didistribusikan. Jadi, apa model di atas memberitahu kita? Ini memberitahu kita bahwa:

- Sebagai konsumsi protein hewani meningkat, penurunan kanker kolorektal, tetapi tidak dengan cara yang signifikan secara statistik (beta = -0,13; P = 0,11).

- Sebagai konsumsi protein hewani meningkat, penurunan konsumsi protein nabati secara signifikan (beta = -0,19; P <0,01). Hal ini untuk diharapkan.

- Sebagai konsumsi meningkat protein tanaman, meningkat kanker kolorektal secara signifikan (beta = 0,30; P = 0,03). Hal ini signifikan secara statistik karena P lebih rendah dari 0,05.

- Sebagai konsumsi protein hewani meningkat, total meningkat kolesterol secara signifikan (beta = 0,20; P <0,01). Tidak ada kejutan di sini. Dan, dengan cara, kadar kolesterol total dalam penelitian ini cukup rendah; peningkatan secara keseluruhan dalam mereka mungkin akan menjadi sehat.

- Sebagai konsumsi meningkat protein tanaman, kolesterol total menurun secara signifikan (beta = -0,23; P = 0,02). Tidak mengherankan di sini baik, karena konsumsi protein nabati berhubungan negatif dengan konsumsi protein hewani; dan yang terakhir cenderung meningkat kolesterol total.

- Sebagai total meningkat kolesterol, meningkatkan kanker kolorektal secara signifikan (beta = 0,45; P <0,01). Kejutan besar di sini!

Mengapa kejutan besar dengan hubungan yang tampaknya kuat antara kolesterol total dan kanker kolorektal? Alasannya adalah bahwa hal itu tidak masuk akal, karena konsumsi protein hewani tampaknya meningkatkan kolesterol total (yang kita kenal biasanya tidak), namun konsumsi protein hewani tampaknya menurunkan kanker kolorektal.

Ketika sesuatu seperti ini terjadi dalam analisis multivariat, biasanya adalah karena model tidak memasukkan variabel yang memiliki hubungan penting dengan variabel lain. Dengan kata lain, model ini tidak lengkap, maka hasil tidak masuk akal. Seperti yang saya katakan sebelumnya di posting sebelumnya, hubungan antara variabel yang tersirat oleh koefisien asosiasi juga harus masuk akal.

Sekarang, Denise menunjukkan bahwa variabel hilang di sini mungkin adalah infeksi schistosomiasis. Dataset bahwa ia disediakan termasuk yang variabel, meskipun ada beberapa nilai yang hilang (sekitar 28 persen dari data untuk variabel yang hilang), jadi saya menambahkan ke model dengan cara yang tampaknya masuk akal. Model baru ini ditampilkan pada grafik di bawah ini. Dalam model, schisto = infeksi schistosomiasis.



Jadi, apa ini baru, dan lebih lengkap, model yang memberitahu kita? Ini memberitahu kita beberapa hal yang model sebelumnya mengatakan kepada kami, tapi beberapa hal baru, yang membuat lebih banyak rasa. Perhatikan bahwa model ini sesuai dengan data yang jauh lebih baik dari sebelumnya, khususnya mengenai efek keseluruhan pada kanker kolorektal, yang ditunjukkan oleh nilai R-squared tinggi untuk variabel yang (R-squared = 0,73). Terutama, model baru ini memberitahu kita bahwa:

- Seiring dengan peningkatan infeksi schistosomiasis, meningkat kanker kolorektal secara signifikan (beta = 0,83; P <0,01). Ini adalah hubungan yang lebih kuat dari yang sebelumnya antara kolesterol total dan kanker kolorektal; meskipun beberapa data pada infeksi schistosomiasis selama beberapa kabupaten hilang (hubungan mungkin lebih kuat dengan dataset lengkap). Dan hubungan ini kuat masuk akal, karena infeksi schistosomiasis memang dikaitkan dengan tingkat kanker meningkat. Informasi lebih lanjut tentang infeksi schistosomiasis dapat ditemukan di sini.

- Infeksi Schistosomiasis tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel-variabel ini: konsumsi protein hewani, konsumsi protein tanaman, atau kolesterol total. Ini masuk akal, karena infeksi disebabkan oleh cacing yang tidak biasanya hadir dalam tumbuhan atau hewan makanan, dan infeksi itu sendiri tidak secara khusus terkait dengan kelainan yang akan membawa kita untuk mengharapkan kenaikan besar dalam kolesterol total.

- Konsumsi Protein hewani tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan kanker kolorektal. Beta di sini sangat rendah, dan negatif (beta = -0,03).

- Konsumsi protein Tanaman tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan kanker kolorektal. Beta untuk asosiasi ini positif dan trivial (beta = 0,15), tetapi nilai P terlalu tinggi (P = 0,20) bagi kita untuk membuang kesempatan dalam konteks dataset ini. Sebuah dataset lebih bertarget, dengan data pada makanan nabati tertentu (misalnya, makanan berbasis gandum), dapat menghasilkan hasil yang berbeda mungkin asosiasi yang lebih signifikan, mungkin kurang signifikan.

Berikut adalah plot yang menunjukkan hubungan antara infeksi schistosomiasis dan kanker kolorektal. Nilai-nilai yang standar, yang berarti bahwa nol pada sumbu horisontal adalah rata-rata angka infeksi schistosomiasis dalam dataset. Bentuk plot adalah sama satu dengan data unstandardized. Seperti yang Anda lihat, titik data yang sangat dekat dengan garis, yang menunjukkan hubungan linier yang sangat kuat.



Jadi, dalam ringkasan, analisis multivariat ini membenarkan hampir semua yang mengatakan Denise dalam dirinya 16 Juli 2010 posting. Ia bahkan mendukung Denise peringatan tentang melompat ke kesimpulan terlalu dini mengenai kemungkinan hubungan antara konsumsi gandum dan kanker kolorektal (sebelumnya disorot oleh analisis univariat). Bukan berarti mereka kesimpulan yang salah; mereka mungkin benar.

Analisis multivariat ini juga mendukung Dr. Campbell pernyataan tentang kualitas data China Study. Data yang saya menganalisis sudah dikelompokkan berdasarkan daerah, sehingga ukuran sampel (65 kasus) tidak begitu tinggi untuk meragukan nilai-nilai P. (Karena itu, sampel kecil membuat masalah mereka sendiri, seperti kekuatan statistik yang rendah dan peningkatan kemungkinan kesalahan yang disebabkan Bias.) Hasilnya dirangkum dalam posting ini juga masuk akal mengingat penelitian empiris masa lalu.

Ini adalah data yang sangat baik; Data yang perlu dianalisis dengan baik!

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

The China Study sekali lagi: Apakah makanan nabati mentah memberikan kanker orang?

Dalam posting ini sebelumnya saya menganalisa beberapa data dari China Study yang termasuk kabupaten di mana ada kasus infeksi schistosomiasis. Berikut salah satu saran Denise Mingers, saya dihapus semua kabupaten dari data. Aku ditinggalkan dengan 29 kabupaten, ukuran sampel yang lebih kecil. Saya kemudian berlari analisis multivariat menggunakan WarpPLS (warppls.com), seperti di posting sebelumnya, tapi kali ini saya menggunakan sebuah algoritma yang mengidentifikasi hubungan nonlinier antara variabel.

Di bawah ini adalah model dengan hasil. (Klik untuk memperbesar Gunakan "CRTL" dan "+" tombol untuk memperbesar, dan CRTL "dan" ilmu pelet jarak jauh-. "Untuk memperkecil.) Seperti dalam posting sebelumnya, panah mengeksplorasi hubungan antara variabel Variabel yang akan ditampilkan. . dalam oval Arti dari masing-masing variabel adalah sebagai berikut: konsumsi protein aprotein = hewan; pprotein = tanaman konsumsi protein; cholest = kolesterol total; crcancer = kanker kolorektal.

Apa kolesterol total lakukan di bagian kanan grafik? Hal ini ada karena saya menganalisis hubungan antara protein hewani dan konsumsi protein tanaman dengan kanker kolorektal, mengendalikan efek pembaur yang mungkin dari kolesterol total.

Saya tidak hipotesa apa-apa tentang kolesterol total, meskipun variabel ini ditampilkan sebagai menunjuk kanker kolorektal. Saya hanya mengendalikan untuk itu. Ini adalah jenis hal yang bisa dilakukan dalam analisis multivariat. Ini adalah bagaimana Anda mengendalikan pengaruh variabel dalam analisis seperti ini.

Karena sampel ini cukup kecil, kita berakhir dengan koefisien beta signifikan yang biasanya akan signifikan secara statistik dengan sampel yang lebih besar. Tapi membantu bahwa kita menggunakan statistik nonparametrik, karena mereka masih kuat dengan adanya sampel kecil, dan penyimpangan dari normalitas. Juga algoritma nonlinear lebih sensitif terhadap hubungan yang tidak cocok dengan pola linear klasik. Kita bisa merangkum temuan sebagai berikut:

- Sebagai konsumsi protein hewani meningkat, penurunan konsumsi protein nabati secara signifikan (beta = -0,36; P <0,01). Hal ini untuk diharapkan dan membantu dalam analisis, karena membedakan agak hewan dari konsumen protein nabati. Mereka orang-orang yang punya lebih dari protein mereka dari makanan hewani cenderung untuk mendapatkan signifikan kurang protein dari makanan nabati.

- Sebagai konsumsi protein hewani meningkat, penurunan kanker kolorektal, tetapi tidak dengan cara yang signifikan secara statistik (beta = -0,31; P = 0,10). Beta di sini tentu tinggi, dan kemungkinan bahwa hubungan yang sebenarnya adalah 90 persen, bahkan dengan seperti contoh kecil.

- Sebagai konsumsi meningkat protein tanaman, meningkat kanker kolorektal secara signifikan (beta = 0,47; P <0,01). Ukuran sampel yang kecil tidak cukup untuk membuat hubungan ini tidak signifikan. Alasannya adalah bahwa pola distribusi data di sini sangat indikasi dari hubungan yang nyata, yang tercermin dalam nilai P rendah.

Ingat, hasil ini tidak dikacaukan oleh infeksi schistosomiasis, karena kita hanya melihat negara mana tidak ada kasus infeksi schistosomiasis. Hasil ini tidak dikacaukan oleh kolesterol total baik, karena kita dikendalikan untuk efek pembaur mungkin. Sekarang, mengontrol variabel atau tidak, Anda akan benar untuk menunjukkan bahwa hubungan antara kolesterol total dan kanker kolorektal adalah tinggi (beta = 0,58; P = 0,01). Jadi mari kita lihat pada bentuk asosiasi yang:



Apakah grafik ini mengingatkan Anda tentang satu di posting ini; satu dengan beberapa kurva U? Iya nih. Dan mengapa itu? Mungkin itu mencerminkan kecenderungan di antara orang-orang yang memiliki kolesterol rendah untuk memiliki kanker lebih karena tubuh membutuhkan kolesterol untuk melawan penyakit, dan kanker adalah penyakit. Dan mungkin itu mencerminkan kecenderungan di antara orang-orang yang memiliki kadar kolesterol total yang tinggi untuk melakukannya karena kolesterol total (dan khususnya komponen utamanya, kolesterol LDL) adalah sebagian penanda penyakit, dan kanker sering merupakan puncak dari berbagai gangguan metabolik (misalnya , sindrom metabolik) yang tidak lain hanyalah salah satu penyakit demi satu.

Untuk percaya bahwa kolesterol total menyebabkan kanker kolorektal adalah tidak masuk akal karena kolesterol total umumnya meningkat konsumsi produk hewani, yang konsumsi protein hewani adalah proxy. (Dalam dataset berkurang ini, korelasi univariat linier antara konsumsi protein hewani dan kolesterol total adalah signifikan dan positif 0,36.) Dan konsumsi protein hewani tampaknya menjadi pelindung kanker kolorektal lagi dalam dataset ini (asosiasi negatif pada model grafik).

Sekarang sampai pada bagian yang saya temukan paling ironis tentang diskusi ini seluruh di blogosphere yang telah terjadi baru-baru ini tentang China Study; dan jawaban atas pertanyaan yang diajukan dalam judul posting ini: Apakah makanan nabati mentah memberikan kanker orang? Jika Anda berpikir bahwa jawabannya adalah ya, pikirkan lagi. Variabel yang sangat terkait dengan kanker kolorektal adalah konsumsi protein nabati.

Apakah buah-buahan, sayuran, dan makanan nabati lainnya yang dapat dikonsumsi mentah memiliki banyak protein?

Dengan beberapa pengecualian, seperti kacang-kacangan, mereka tidak. Kebanyakan makanan nabati mentah memiliki jumlah jejak protein, terutama bila dibandingkan dengan makanan yang terbuat dari biji-bijian olahan dan biji (misalnya, biji-bijian gandum, biji kedelai). Jadi kontribusi buah-buahan mentah dan sayuran pada umumnya tidak bisa dipengaruhi banyak variabel konsumsi protein nabati. Untuk menempatkan ini dalam perspektif, konsumsi protein tanaman rata-rata per hari dalam dataset ini adalah 63 g; bahkan jika mereka sedang makan 30 pisang sehari, peserta studi tidak akan mendapatkan setengah yang banyak protein dari pisang.

Makanan olahan yang terbuat dari biji-bijian dan biji yang dibuat dari bagian-bagian tanaman yang tanaman benar-benar tidak ingin hewan makan. Mereka adalah anak-anak atau anak-anak tanaman cadangan gizi, sehingga untuk berbicara. Inilah sebabnya mengapa mereka dikemas dengan nutrisi, termasuk protein dan karbohidrat, tetapi juga sering beracun dan / atau enak untuk hewan (termasuk manusia) bila dimakan mentah.

Tapi manusia begitu pintar; mereka belajar bagaimana industri memperbaiki butir dan biji untuk konsumsi. Produk-manusia rekayasa yang dihasilkan (biasanya direkayasa untuk menjual banyak unit mungkin, tidak membuat Anda sehat) biasanya rasa lezat, sehingga Anda cenderung makan banyak dari mereka. Mereka juga cenderung meningkatkan gula darah ke tingkat abnormal tinggi, karena pemurnian industri membuat kandungan karbohidrat yang tinggi yang mudah dicerna. Makanan olahan yang terbuat dari biji-bijian dan biji juga cenderung menyebabkan masalah usus bocor, dan gangguan autoimun seperti penyakit celiac. Yap, kita manusia benar-benar cerdas.

Terima kasih lagi untuk Dr. Campbell dan rekan-rekannya untuk mengumpulkan dan menyusun data China Study, dan Ms Minger untuk membuat data yang tersedia dalam format mudah didownload dan untuk melakukan beberapa analisis yang luar biasa dirinya.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Apakah konsumsi daging babi menyebabkan sirosis? Mungkin, jika orang menjadi gemuk karena makan daging babi

Gagasan bahwa konsumsi daging babi dapat menyebabkan sirosis telah sekitar untuk sementara waktu. A cukup banyak dikutip 1985 studi oleh Nanji dan Perancis () memberikan salah satu dakwaan terkuat daging babi: Di ​​negara-negara dengan konsumsi alkohol yang rendah, tidak ada korelasi diperoleh antara konsumsi alkohol dan sirosis. Namun, korelasi yang signifikan diperoleh antara sirosis dan babi. Baru-baru ini Paul Jaminet menulis posting blog tentang kemungkinan hubungan antara konsumsi daging babi dan sirosis (). Paul harus dipuji untuk membawa topik ini ke depan, sebagai implikasi yang luas dan sangat serius. Salah satu studi utama disebutkan dalam posting Pauls adalah artikel 2009 oleh Bridges (), dari mana grafik di bawah ini diambil. Grafik di atas menunjukkan korelasi antara sirosis dan konsumsi alkohol 0,71, dan korelasi antara sirosis dan konsumsi daging babi 0,83.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Dampak perlindungan dari merokok

Dalam posting sebelumnya () saya menggunakan WarpPLS () untuk menganalisis model di bawah ini, menggunakan data yang dilaporkan dalam sebuah studi baru-baru ini melihat hubungan antara konsumsi daging merah dan kematian. Model di bawah ini menunjukkan jalan yang berbeda melalui mana kematian pengaruh merokok, disorot dalam warna merah. Penelitian ini bukan tentang merokok, namun data dikumpulkan pada variabel tersebut; maka posting ini.

Ketika seseorang membangun sebuah model seperti di atas , dan tes dengan data empiris , orang melakukan sesuatu yang mirip dengan apa yang ahli fisika yang akan dilakukan . Model adalah representasi grafis dari persamaan yang kompleks , yang mewujudkan kepercayaan modeler . WarpPLS membangun persamaan yang kompleks secara otomatis bagi pengguna , yang dinyatakan akan harus menuliskannya menggunakan simbol-simbol matematika . Hasil yang dihasilkan oleh persamaan yang kompleks , sebagian dalam bentuk koefisien asosiasi untuk hubungan langsung ( beta sebelah tanda panah ) , memiliki arti. Beberapa mungkin terlihat aneh , dan memerlukan interpretasi baru , banyak cara yang sama bahwa hasil yang aneh dari sebuah persamaan yang menggambarkan gerakan planet mungkin telah menyebabkan perkembangan teori lubang hitam . Tidak ada yang benar-benar " terbukti" dengan hasil .

Mereka adalah bagian dari proses yang panjang dan melelahkan kita sebut " penelitian " . Untuk memajukan pengetahuan baru , kita perlu lebih banyak daripada studi tunggal . Teori evolusi Darwin masih sedang diuji . Berdasarkan berbagai tes dan refutations parsial (baca juga MANTRA PELET BIRAHI), telah berevolusi sendiri banyak karena formulasi aslinya . Satu set hasil yang dihasilkan berdasarkan model di atas dengan WarpPLS , selain koefisien untuk hubungan langsung , adalah koefisien asosiasi yang disebut " Total efek " . Mereka mengumpulkan semua efek , melalui beberapa jalur , antara setiap pasangan variabel . Berikut adalah tabel efek total, dengan total efek dari merokok pada insiden diabetes dan kematian secara keseluruhan disorot dalam warna merah .

Seperti yang Anda lihat , total efek merokok pada insiden diabetes dan kematian secara keseluruhan adalah negatif , tetapi cukup kecil untuk dianggap signifikan . Hal ini menarik , karena merokok adalah pasti tidak mempromosikan kesehatan . Di antara pemburu-pengumpul , yang sering merokok tembakau , meningkatkan kejadian berbagai jenis kanker.

Dan mungkin pada sumber dari banyak masalah kesehatan yang disarankan oleh analisis pada data China Study II ( ) . Jadi apa hasil ini memberitahu kita ? Mereka mengatakan kepada kita bahwa merokok memiliki efek perlindungan menengah, sangat mungkin terkait dengan efek anoreksia nya . Merokok merupakan penekan nafsu makan . Its Total berpengaruh pada asupan makanan negatif , dan kuat . Seperti yang bisa kita lihat dari tabel efek total, tepat di bawah dua angka disorot dalam warna merah , total efek dari merokok terhadap asupan makanan adalah -0,356 .

 Namun , sepertinya merokok hampir seburuk makan berlebihan ke titik menjadi gemuk ( ) , dalam hal efek keseluruhan pada kesehatan . Kalau tidak kita akan melihat total efek positif terhadap mortalitas keseluruhan kekuatan sebanding dengan total efek negatif pada asupan makanan . Merokok dapat membuat satu makan lebih sedikit , tetapi akhirnya mempercepat kematian yang melalui jalan yang berbeda .

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Harga Latitude dan kanker di negara bagian AS: Aaron Blaisdells intuisi dikonfirmasi

Pada bagian komentar posting sebelumnya saya pada tingkat kanker di negara bagian AS ( ) teman saya Aaron Blaisdell mencatat bahwa : membandingkan negara-negara yang kira-kira sebanding dalam hal jumlah senior per 1000 orang , lintang tampaknya memiliki efek terbesar pada tingkat kanker . Good point , jadi saya mengumpulkan data lintang dari negara bagian AS , membangun sebuah model yang lebih kompleks ( dengan beberapa kontrol multivariat ) , dan dianalisis dengan WarpPLS 4.0 ( ) .

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya

Penuaan dan kanker: Pentingnya mengambil keras melihat nomor

Tabel di bawah ini adalah dari sebuah studi oleh Hayat dan rekan (). Ini menggambarkan satu kecenderungan umum tentang kanker itu meningkat secara dramatis dalam insiden di antara mereka yang lebih tua. Dengan beberapa pengecualian, seperti limfoma Hodgkin, ada peningkatan yang signifikan pada risiko terutama setelah usia 50 tahun.

Dapatkan Sample GRATIS Produk sponsor di bawah ini, KLIK dan lihat caranya