Hip bone density predicts breast cancer risk independently of Gail score
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Gail model has been commonly used to estimate a woman's risk of breast cancer within a certain time period. High bone mineral density (BMD) is also a significant risk factor for breast cancer, but it appears to play no role in the Gail model. The objective of the current study was to investigate whether hip BMD predicts postmenopausal breast cancer risk independently of the Gail score. METHODS: In this prospective study, 9941 postmenopausal women who had a baseline hip BMD and Gail score from the Women's Health Initiative were included in the analysis. Their average age was 63.0 +/- 7.4 years at baseline. RESULTS: After an average of 8.43 years of follow-up, 327 incident breast cancer cases were reported and adjudicated. In a multivariate Cox proportional hazards model, the hazards ratios (95% confidence interval [95% CI]) for incident breast cancer were 1.35 (95% CI, 1.05-1.73) for high Gail score (>or=1.67%) and 1.25 (95% CI, 1.11-1.40) for each unit of increase in the total hip BMD T-score. Restricting the analysis to women with both BMD and a Gail score above the median, a sharp increase in incident breast cancer for women with the highest BMD and Gail scores was found (P < .05). CONCLUSIONS: The contribution of BMD to the prediction of incident postmenopausal breast cancer across the entire population was found to be independent of the Gail score. However, among women with both high BMD and a high Gail score, there appears to be an interaction between these 2 factors. These findings suggest that BMD and Gail score may be used together to better quantify the risk of breast cancer.
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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 ».