Nuclear morphometric features in benign breast tissue and risk of subsequent breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Certain nuclear morphometric features measured in breast tumor tissue have been shown to predict the prognosis of breast cancer patients. However, the application of these features to predicting risk of breast cancer development has received little attention. We conducted a case-control study to evaluate nuclear morphometric features in benign breast tissue in association with subsequent breast cancer risk. The study was nested within a cohort of 4,888 women with a histopathologic diagnosis of benign breast disease (BBD) and involved 61 cases and 71 controls, amongst whom there were 53 matched case-control sets. Conditional logistic regression models were fitted to assess various measurements of nuclear size and nuclear shape factors in relation to subsequent breast cancer risk. In multivariate analysis, subsequent breast cancer risk was positively associated with a nuclear shape factor that takes the shortest nuclear axis and the longest nuclear axis into consideration simultaneously (highest quartile versus lowest 3 quartiles: odds ratio = 3.07, 95% confidence limits = 1.61, 5.84). In contrast, there was no alteration in subsequent breast cancer risk in association with nuclear size features and other shape factors. In conclusion, our study results suggest that the shape factor that takes both the shortest nuclear axis and the longest nuclear axis into consideration might be of value to predict subsequent development of breast cancer among women with BBD.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».