Fertility Drug Use and Mammographic Breast Density in a Mammography Screening Cohort of Premenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
The widespread use of ovulation-inducing drugs to enhance fertility has raised concerns about its potential effects on breast cancer risk, as ovarian stimulation is associated with increases in estrogen and progesterone levels. We investigated the short-term relation between fertility drug use and mammographic breast density, a strong marker of breast cancer risk, among participants in the Group Health Breast Cancer Screening Program. Data linkage with Group Health automated pharmacy records identified 104 premenopausal women < 50 years old who obtained a mammogram during 1996--2006, within 2 years after a fertility drug dispensing. Premenopausal nonusers of fertility drugs were matched to users by age, body mass index, age at first birth, family history of breast cancer, past use of birth control hormones, race, and education (n = 1005). All mammograms were categorized for density according to the Breast Imaging Reporting Data System as entirely fat, scattered fibroglandular, heterogeneously dense, or extremely dense. Density in fertility drug users was equally likely as in nonusers to be rated entirely fat [odds ratio (OR), 0.83; 95% confidence interval (95% CI), 0.18-3.71], heterogeneously dense (OR, 1.09; 95% CI, 0.64-1.85), or extremely dense (OR, 0.93; 95% CI, 0.48-1.78) compared with scattered fibroglandular. In analyses restricted to fertility drug users, each additional month after the date of dispensing was associated with a 13% (95% CI for the OR, 1.01-1.27) increased odds of being categorized as heterogeneously/extremely dense compared with entirely fat/scattered fibroglandular (P = 0.04). Our results indicate no overall association between fertility drug use and mammographic density, but provide evidence that density may be lower in women more recently dispensed a fertility drug.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».