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Enregistrement W1848941771 · doi:10.2217/whe.15.4

Weight Gain After Oophorectomy Among Women with a <i>BRCA1</i> or <i>BRCA2</i> Mutation

2015· article· en· W1848941771 sur OpenAlexaff
Joanne Kotsopoulos, Jan Lubiński, Susan L. Neuhausen, Jacek Gronwald, Henry T. Lynch, Tomasz Huzarski, Rochelle Demsky, William D. Foulkes, Leigha Senter, Susan Friedman, Peter Ainsworth, Ping Sun, Steven A. Narod

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésOophorectomyMedicineWeight gainGynecologyWeight lossBRCA mutationObstetricsInternal medicineCancerOvarian cancerSurgeryBody weightHysterectomyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To measure weight gain among unaffected women with a BRCA1 or BRCA2 mutation after undergoing an oophorectomy. PATIENTS & METHODS: We compared the bodyweight of women with (n = 405) and without an oophorectomy (n = 741) at baseline as well as the rate of weight change prior to and following surgery among 1454 BRCA mutation carriers who had an oophorectomy. RESULTS: There was a small and non-significant difference in bodyweight between BRCA mutation carriers who had an oophorectomy compared with those women who did not (151.5 vs 149.1 pounds; p = 0.26). There was an increase in bodyweight with increasing age, but this relationship did not differ prior to and following surgery (p comparing the slope parameters = 0.78). CONCLUSION: Oophorectomy is not associated with significant weight gain in high-risk women.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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