Racial/Ethnic Differences in Postmenopausal Endogenous Hormones: The Multiethnic Cohort Study
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Notice bibliographique
Résumé
Postmenopausal women with increased estrogens and lowered sex hormone-binding globulin (SHBG) concentrations are at increased risk of breast cancer. In the Multiethnic Cohort Study, the highest incidence rates of postmenopausal breast cancer were observed among Native Hawaiians followed by Japanese Americans, Whites, African Americans, and Latinas. Ethnic differences in endogenous sex hormone profiles may contribute to some of the variation in breast cancer incidence. Plasma concentrations of androstenedione, testosterone, estrone (E(1)), estradiol (E(2)), and SHBG were measured in 739 postmenopausal women from the Multiethnic Cohort Study (240 African Americans, 81 Native Hawaiians, 96 Japanese Americans, 231 Latinas, and 91 Whites). After adjusting for age, known breast cancer risk factors and lifestyle factors, the mean levels of testosterone, estrogen, and SHBG varied across populations (Ps < or = 0.004). Across racial/ethnic groups, Native Hawaiians had the highest mean levels of androstenedione, testosterone, and estrogens and the lowest mean levels of SHBG. Compared with Whites, Native Hawaiians had higher androstenedione (+22%, P = 0.017), total testosterone (+26%, P = 0.013), bioavailable testosterone (+33%, P = 0.002), E(1) (> or =21%; P = 0.009), total E(2) (+26%, P = 0.001), bioavailable E(2) (+31%, P < 0.001), and lower SHBG (-12% P = 0.07) levels. Compared with Whites, Japanese Americans had higher E(2) (+15%, P = 0.036) and bioavailable E(2) (+18%, P = 0.024) levels. African Americans also had higher E(1) (+21%, P = 0.004), E(2) (+20%, P = 0.007), and bioavailable E(2) (+20%, P = 0.015) levels compared with Whites, whereas mean levels in Latinas were similar to those of Whites. Many of the differences in endogenous postmenopausal hormonal milieu across these five racial/ethnic groups are consistent with the known differences in breast cancer incidence across these populations.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle