Pooled Analysis of Prospective Cohort Studies on Height, Weight, and Breast Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
The association between anthropometric indices and the risk of breast cancer was analyzed using pooled data from seven prospective cohort studies. Together, these cohorts comprise 337,819 women and 4,385 incident invasive breast cancer cases. In multivariate analyses controlling for reproductive, dietary, and other risk factors, the pooled relative risk (RR) of breast cancer per height increment of 5 cm was 1.02 (95% confidence interval (CI): 0.96, 1.10) in premenopausal women and 1.07 (95% CI: 1.03, 1.12) in postmenopausal women. Body mass index (BMI) showed significant inverse and positive associations with breast cancer among pre- and postmenopausal women, respectively; these associations were nonlinear. Compared with premenopausal women with a BMI of less than 21 kg/m2, women with a BMI exceeding 31 kg/m2 had an RR of 0.54 (95% CI: 0.34, 0.85). In postmenopausal women, the RRs did not increase further when BMI exceeded 28 kg/m2; the RR for these women was 1.26 (95% CI: 1.09, 1.46). The authors found little evidence for interaction with other breast cancer risk factors. Their data indicate that height is an independent risk factor for postmenopausal breast cancer; in premenopausal women, this relation is less clear. The association between BMI and breast cancer varies by menopausal status. Weight control may reduce the risk among postmenopausal women.
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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 | 0,033 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».