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Enregistrement W2077973333 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs12-p4-13-04

Abstract P4-13-04: Estrogen and Avoidance of Invasive Breast Cancer, Coronary Heart Disease and All-cause Mortality. Public Health Impact of Estrogen Guidelines for Women entering Menopause.

2012· article· en· W2077973333 sur OpenAlexaff
Joseph Ragaz, Kevin Wilson, Shayan Shakeraneh, J Budlovský, Hiu Yung Wong

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMenopauseEstrogenMedicineBreast cancerPlaceboHormone replacement therapy (female-to-male)PopulationCoronary heart diseaseInternal medicineGynecologyDiseaseCancerEnvironmental healthAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND. Estrogen [E] for women entering menopause is not perceived beneficial for either iBrCa or CHD. However, data from RCTs suggest that use of Estrogen reduces: a. rates of invasive breast cancer [iBrCa], andb. atherogenesis, vessel pathology and in certain age groups, coronary heart disease [CHD]. OBJECTIVES: To estimate the population-level impact of Estrogen as part of hormone replacement therapy [HRT] for women entering menopause on rates of iBrCa, CHD and all cause mortality [AC- Mort] that could result from a change of Practice where Estrogen would be recommended for women entering menopause. METHODOLOGY. Annualized rates of iBrCa, CHD and AC-Mort in women age 50–59, and annualized iBrCa rates for all participants and those without Past History of Benign Breast Disease [PHBBD] extracted from the results of the Women's Health Initiative trial [E] alone vs placebo [Refs 1,2], were applied to estimate the reduction in the Number of Avoided Events per 100,000 female population per annum [NAE]. The [NAE] over 10 years follow up was calculated as: NAE = (P − E) × 100,000 × 10 where P was the annualized rate among placebo participants and E was the annualized rate among Estrogen participants. RESULTS. [Table 1]. Taking 100,000 exposed versus unexposed women age 50–59, and rate reduction due to [E] of −41% [HR=0.59], −20% [HR=0.80] and −27% [HR=0.73] for CHD, iBrCa and AC-Mort [Ref 1,2], respectively, there will be annual avoidance of −130 cases of CHD, −60 of iBrCa, and −130 of deaths from any cause. iBrCa annual avoidance for women any age, and those without PHBBD, were −80 and −150 events, respectively. CONCLUSION. 1. Estrogen therapy could reduce thousands of BrCa, CHD and AC-Mortality events annually, just in North America. These gains are in addition to the established quality of life improvement for millions of women due to [E]. 2. Of particular importance is the [E] effect on reduction of iBrCa rates, particularly significant for women without PHBBD, confirming the new paradigm of Dual E effect for human BrCa [Ref 3]. 3. These substantial Public Health gains associated with [E] may justify changing policy to incorporate [E] into HRT guidelines for appropriately selected women. 4. Accelerated research to optimize [E] formulations, and identifying subsets that benefit most, is urgently required for optimum HRT use in Prevention of iBrCa, CHD, and reducing AC- mortality. REFERENCES 1. LaCroix AZ, et al. Health outcomes after stopping conjugated equine estrogens among postmenopausal women with prior hysterectomy: a randomized controlled trial. JAMA 2011;305:1305–14. 2. Anderson GL, et al. Conjugated equine oestrogen and breast cancer incidence and mortality in postmenopausal women with hysterectomy: extended follow-up of the Women's Health Initiative randomised placebo-controlled trial Lancet Oncol 2012;13:476–86. 3. Ragaz J, et al. Dual estrogen effects on breast cancer: endogenous estrogen stimulates, exogenous estrogen protects. Further investigation of estrogen chemoprevention is warranted. Cancer Res 2010;70. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P4-13-04.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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.

Tête enseignante Opus0,344
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,181 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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