Indicators of Lifetime Estrogen Exposure: Effect on Breast Cancer Incidence and Interaction With Raloxifene Therapy in the Multiple Outcomes of Raloxifene Evaluation Study Participants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To test the hypothesis that risk factors related to lifetime estrogen exposure predict breast cancer incidence and to test if any subgroups experience enhanced benefit from raloxifene. PATIENTS AND METHODS: Postmenopausal women with osteoporosis (N = 7,705), enrolled onto the Multiple Outcomes of Raloxifene Evaluation (MORE) trial, were randomly assigned to receive placebo, raloxifene 60 mg/d, or raloxifene 120 mg/d for 4 years. Breast cancer risk was analyzed by the following baseline characteristics indicative of estrogen exposure: previous hormone replacement therapy, prevalent vertebral fractures, family history of breast cancer, estradiol level, bone mineral density (BMD), body mass index, and age at menopause. Therapy-by-subgroup interactions were assessed using a logistic regression model. RESULTS: Overall, women with the highest one-third estradiol levels (> or = 12 pmol/L) had a 2.07-fold increased invasive breast cancer risk compared with women with lower levels. Raloxifene significantly reduced breast cancer risk in both the low- and high-estrogen subgroups for all risk factors examined (P <.05 for each comparison). The women with the highest BMD and those with a family history of breast cancer experienced a significantly greater therapy benefit with raloxifene, compared with the two thirds of patients with lower BMD or those without a family history, respectively; the subgroup-by-therapy interactions were significant (P =.005 and P =.015, respectively). CONCLUSION: The MORE trial confirms that increased lifetime estrogen exposure increases breast cancer risk. Raloxifene therapy reduces breast cancer risk in postmenopausal osteoporotic women regardless of lifetime estrogen exposure, but the reduction is greater in those with higher lifetime exposure to estrogen.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».