Body Mass Index Before and After Breast Cancer Diagnosis: Associations with All-Cause, Breast Cancer, and Cardiovascular Disease Mortality
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Factors related to improving outcomes in breast cancer survivors are of increasing public health significance. We examined postdiagnosis weight change in relation to mortality risk in a cohort of breast cancer survivors. METHODS: We analyzed data from a cohort of 3,993 women with ages 20 to 79 years living in New Hampshire, Massachusetts, or Wisconsin with invasive nonmetastatic breast cancers diagnosed in 1988 to 1999 identified through state registries. Participants completed a structured telephone interview 1 to 2 years after diagnosis and returned a mailed follow-up questionnaire in 1998 to 2001 that addressed postdiagnosis weight and other factors. Vital status information was obtained from the National Death Index through December 2005. Hazard ratios and 95% confidence intervals were estimated from Cox proportional hazards models and adjusted for prediagnosis weight, age, stage, smoking, physical activity, and other important covariates. RESULTS: During an average 6.3 years of follow-up from the postdiagnosis questionnaire, we identified 421 total deaths, including 121 deaths from breast cancer and 95 deaths from cardiovascular disease. Increasing postdiagnosis weight gain and weight loss were each associated with greater all-cause mortality. Among women who gained weight after breast cancer diagnosis, each 5-kg gain was associated with a 12% increase in all-cause mortality (P = 0.004), a 13% increase in breast cancer-specific mortality (P = 0.01), and a 19% increase in cardiovascular disease mortality (P = 0.04). Associations with breast cancer mortality were not modified by prediagnosis menopausal status, cigarette smoking, or body mass index. CONCLUSION: These findings suggest that efforts to minimize weight gain after a breast cancer diagnosis may improve survival.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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.
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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 découle