Risk Factors for Premenopausal Breast Cancer in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Background. The incidence of premenopausal breast cancer is rising throughout South Asia. Our objective was to determine the role of risk factors associated with Westernization for premenopausal breast cancer in Bangladesh. Methods. We conducted a matched case-control study between January 1, 2007, and December 31, 2010, at four hospitals in Bangladesh. Cases were premenopausal women diagnosed with invasive breast cancer. Controls were premenopausal women with no personal history of breast cancer. Logistic regression was used to calculate the odds ratios (OR) for breast cancer. Results. We identified 129 age-matched pairs. The mean age of breast cancer diagnosis was 37.5 years. Each year decrease in the age of menarche significantly increased the risk of breast cancer (OR = 1.67, 95% CI 1.09-2.56, P = 0.02). The risk was also increased with a current body mass index of ≥25 kg/m(2) (OR = 5.24, 95% CI 1.10-24.9, P = 0.04). Age at first childbirth, parity, and breastfeeding were not significantly associated with premenopausal breast cancer risk (P > 0.05). Conclusions. Age at menarche and adult weight gain were associated with premenopausal breast cancer risk. Other factors associated with Westernization may not be relevant to premenopausal breast cancer risk in Bangladesh.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».