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Enregistrement W1939759378 · doi:10.1111/j.1524-4741.2011.01133.x

Breast Cancer Risk in Relation to Alcohol Consumption and BRCA Gene Mutations - A Case-Only Study of Gene-Environment Interaction

2011· article· en· W1939759378 sur OpenAlexafffundabout
Jessica Dennis, Daniel Krewski, Frédérique-Sophie Côté, Eve Fafard, Julian Little, Parviz Ghadirian

Notice bibliographique

RevueThe Breast Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Breast Cancer Research AllianceBreast Cancer Alliance
Mots-clésMedicineBreast cancerBRCA mutationOdds ratioOncologyGermline mutationAlcohol consumptionGeneticsMutationCancerPenetranceInternal medicineGeneAlcoholPhenotypeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variable penetrance of the BRCA1 and BRCA2 genes suggests that other genetic or environmental factors may interact with these mutations to modify breast cancer risk. The objective of this study was to measure departures from multiplicative effects of alcohol consumption and BRCA gene mutations. A cohort of French-Canadian breast cancer patients was tested for BRCA gene mutations and completed a food frequency questionnaire. The case-only odds ratio (COR) was calculated. A total of 857 women, including 10 BRCA1 and 33 BRCA2 mutation carriers, participated in the study. No significant interaction between alcohol consumption and BRCA1 mutations was detected, although the interaction with wine consumption suggested a sub-multiplicative effect (COR = 0.38, 95% CI: 0.08-1.81). Consumption of alcohol other than wine interacted significantly with BRCA2 mutations (COR = 2.15, 95% CI: 1.03-4.49). Consumption of wine may protect against BRCA1-associated tumors, while women with BRCA2 mutations may be at greater risk of alcohol-induced breast cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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