Phytoestrogen intake from foods, during adolescence and adulthood, and risk of breast cancer by estrogen and progesterone receptor tumor subgroup among Ontario women
Notice bibliographique
Résumé
Phytoestrogen intake may reduce breast cancer risk and limited evidence suggests this association may hold for hormone receptor-positive tumors only. The study aims were to assess whether the association between phytoestrogen intake during adolescence and adulthood and breast cancer risk varies by estrogen and progesterone receptor (ERPR) tumor subgroup. Cases were identified from the Ontario Cancer Registry (2002-2003), and ERPR status was ascertained from pathology reports for 81% of cases (n = 2,438). Controls were identified through random digit dialing of Ontario households (n = 3,370). Published phytoestrogen food values were applied to food frequency questionnaire responses to assess isoflavone, lignan and total phytoestrogen intake, during adolescence and adulthood. Polytomous multivariate logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios (ORs) for association between phytoestrogen intake and breast cancer risk by hormone receptor ERPR tumor subgroups. Among premenopausal women, few associations were observed for adolescent or adult phytoestrogen intake across all tumor subgroups. Among postmenopausal women, adolescent phytoestrogen intake (isoflavone, lignan and total) was associated with reduced risk across all hormone receptor subgroups; however, statistical significance was most consistent within the ER+PR+ subgroup. For example, ER+PR+ postmenopausal breast cancer risk was associated with adolescent phytoestrogen intake (highest vs. lowest: OR = 0.79; 95% confidence interval: 0.65-0.96). Among all women and postmenopausal women, ORs for high adult lignan intake were all below 1.0 within each tumor subgroup, suggesting reduced breast cancer risk, although none reached statistical significance. In conclusion, adolescent phytoestrogen intake was associated with reduced postmenopausal breast cancer, particularly for ER+PR+ tumor subgroup.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».