Abstract A123: Serum levels of hormones and breast tissue composition in young women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A123 Background Percent mammographic density (PMD) is a strong and heritable risk factor for breast cancer with characteristics that suggest it may be a marker of susceptibility to the disease. We have examined serum hormone levels and other factors associated with breast tissue composition in young women, when susceptibility to breast carcinogens is greatest. Methods In 400 young women aged 15-30 years we obtained quantitative measures of breast water, which reflects fibro-glandular tissue, and breast fat using magnetic resonance (MR), and collected anthropometric and other data. All examinations were performed in the follicular phase of the menstrual cycle and fasting blood samples for hormone assays were obtained on the morning of the MR examination. Results Serum levels of growth hormone (GH) and sex hormone binding globulin (SHBG) were positively associated with percent breast water content in all young women aged 15-30, and the associations remained statistically significant after adjustment for height, weight and other covariates. IGF-I was not associated with any MR breast measures. Serum levels of estradiol, progesterone, and testosterone, were not associated with MR breast measures in all young women, or in those aged 20-30, but did show evidence of positive associations with percent water in those aged 15-19 years. After adjustment for other covariates, interactions of age and serum levels of testosterone (p=0.02) and progesterone (p=0.03) were associated with percent water, and estradiol with total water (p=0.07). Conclusions Serum levels of sex hormones were associated with breast tissue composition in young women aged less than 20, while GH and SHBG were associated with breast tissue composition in all young women. Citation Information: Cancer Prev Res 2008;1(7 Suppl):A123.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».