Variations in sex hormone metabolism genes, postmenopausal hormone therapy and risk of endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether variants in sex steroid hormone metabolism genes modify the effect of hormone therapy (HT) on endometrial cancer risk in postmenopausal non-Hispanic white women. A nested case-control study was conducted within the California Teachers Study (CTS). We genotyped htSNPs in six genes involved in the hormone metabolism in 286 endometrial cancer cases and 488 controls. Odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) were estimated for each haplotype using unconditional logistic regression, adjusting for age. The strongest interaction was observed between duration of estrogen therapy (ET) use and haplotype 1A in CYP11A1 (p(interaction) = 0.0027; p(interaction) = 0.010 after correcting for multiple testing within each gene). The OR for endometrial cancer per copy of haplotype 1A was 2.00 (95% CI: 1.05-3.96) for long-term ET users and 0.90 (95% CI: 0.69-1.18) for never users. The most significant interaction with estrogen-progestin therapy (EPT) was found for two haplotypes on CYP19A1 and EPT use (haplotype 4A, p(interaction) = 0.024 and haplotype 3B, p(interaction) = 0.043). However, neither this interaction, nor the ET or EPT interactions for any other genes, was statistically significant after correction for multiple testing. Variations in CYP11A1 may modify the effect of ET use on risk of postmenopausal endometrial cancer; however, larger studies are needed to explore these findings further.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».