MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975103646 · doi:10.1158/1055-9965.disp-10-a99

Abstract A99: Passive smoking increases the risk of breast cancer among pre-and post-menopausal Mexican women

2010· article· en· W1975103646 sur OpenAlexaboutno aff
Olivia Lingdao Chilian-Herrera, Kenneth P. Cantor, Raúl Ulises Hernández‐Ramírez, Lizbeth López-Carrillo

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePassive smokingTobacco smokeBreast cancerIncidence (geometry)DemographyEnvironmental healthTobacco controlPopulationCancerGynecologyPublic healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Active and passive tobacco smoke exposures are considered modifiable risk factors for female breast cancer (BC). According to a recent expert panel report, active smoking (AS) increases the risk of BC by 20%, while the association between passive smoking (PS) and BC in younger, primarily premenopausal women who have never smoked, is consistent with causality; however, the evidence for risk among post menopausal women is inconclusive [Canadian Expert Report, 2009]. Since 2006, BC has become the leading cause of female cancer in Mexico, followed by cervical malignant tumors, with highest incidence in Mexican northern states [Knaul, 2009]. According to the National Surveys of Addictions, 6.5 million Mexican women between 12 and 65 years who have never smoked are currently exposed to environmental tobacco smoke. The mean age of tobacco smoking onset decreased from 18.3 years in 2008 to 16.8 years in 2009 [ENA, 2008; GATS, 2009]. Objective: To estimate the risk of breast cancer due to lifetime tobacco passive smoking exposure among pre and postmenopausal women residing in Mexico-US border states; to estimate risk associated with active smoking; and to explore age windows of susceptibility for both passive and active exposures. Methods: The first 504 histologically confirmed incident BC cases and 504 age-matched controls from an ongoing population-based case-control study, are included in this analysis. Active (number of cigarettes/year) and passive (number of smokers/year) lifetime tobacco exposures, at home and the workplace, targeting periods of suspected susceptibility (i.e. puberty until first birth etc.) were estimated from direct interviews. Never active smokers without a history of passive smoking exposure were considered as the referent group and were compared with active smokers as well as passive smokers with no history of active smoking. Known reproductive BC risk factors were included as covariables in multivariate logistic regression models. Results: Passive smoking significantly increased BC risk (OR t3 vs. t1 =3.34,95% CI 2.38-4.68, p for trend<0.001) even after stratifying by menopausal status (OR premenopausal t3 vs. t1 =4.75,95% CI 2.58-7.35, p for trend<0.001, OR postmenopausal t3 vs. t1 = 2.83,95% CI 1.87-4.28) and by age windows of susceptibility (i.e. 20 to 39 years OR t3 vs. t1 =2.68,95% CI 1.87-3.83, p for trend<0.001). In the overall population, BC risk was also associated with active smoking (OR t3 vs. t1 =1.72,95%CI 1.11-2.69, p for trend<0.001) that remained significant only when the age of tobacco smoking onset was between menarche and first birth (OR t3 vs. t1 =1.93,95%CI 1.19-3.23, p for trend<0.001). Conclusions: Our results provide evidence that PS is a risk factor not only for premenopausal but also for postmenopausal Mexican women and confirm that active smoking is a risk factor for this tumor. Citation Information: Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2010;19(10 Suppl):A99.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetCancer Risks and FactorsTravaux en français237 207