Energy Intake and Risk of Postmenopausal Breast Cancer: An Expanded Analysis in the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial (PLCO) Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Although animal experiments have consistently shown a positive relationship between breast cancer and energy intake, evidence from human studies remains inconclusive. In the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian Cancer Screening Trial cohort, 29,170 women, ages 55 to 75 years, who successfully completed a food frequency questionnaire (FFQ) at entry (1993-2001), were followed through 2007, and 1,319 incident breast cancers were ascertained (median time from FFQ completion to diagnosis, 4.4 years). Women in the highest quartile of energy intake, relative to the lowest, had modestly, but significantly, increased breast cancer risk [multivariate relative risk (RR), 1.21; 95% confidence interval (95% CI), 1.03-1.42; P(trend) = 0.03]. The inclusion of body mass index and physical activity in the model reduced risk slightly (RR, 1.18; 95% CI, 1.00-1.39; P(trend) = 0.07). However, in similar analyses using energy intake from a FFQ administered approximately five years after entry (27,428 women; 806 incident breast cancers; median time from FFQ completion to diagnosis, 2.7 years), women in the highest and lowest quartiles of energy intake had similar risk. When follow-up time after the first FFQ was divided into three 4-year periods, the multivariate RRs for high versus low energy intake increased from 1.21 to 1.37 to 1.55 with increasing time since dietary assessment. Although the divergent results for the two FFQs could be due to subtle questionnaire differences, our findings suggest a modest positive association between energy intake and postmenopausal breast cancer that strengthens with time since dietary assessment.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».