Passive Cigarette Smoke Exposure During Various Periods of Life, Genetic Variants, and Breast Cancer Risk Among Never Smokers
Notice bibliographique
Résumé
The association between passive cigarette smoke exposure and breast cancer risk is inconclusive and may be modified by genotype. The authors investigated lifetime passive cigarette smoke exposures, 36 variants in 12 carcinogen-metabolizing genes, and breast cancer risk among Ontario, Canada, women who had never smoked (2003-2004). DNA (saliva) was available for 920 breast cancer cases and 960 controls. Detailed information about passive smoke exposure was collected for multiple age periods (childhood, teenage years, and adulthood) and environments (home, work, and social). Adjusted odds ratios and 95% confidence intervals were estimated by multivariable logistic regression, and statistical interactions were assessed using the likelihood ratio test. Among postmenopausal women, most associations between passive smoke and breast cancer risk were null, whereas among premenopausal women, nonsignificant positive associations were observed. Significant interactions were observed between certain types of passive smoke exposure and genetic variants in CYP2E1, NAT2, and UGT1A7. While these interactions were statistically significant, the magnitudes of the effect estimates were not consistent or easily interpretable, suggesting that they were perhaps due to chance. Although the results of this study were largely null, it is possible that premenopausal women exposed to passive smoke or carrying certain genetic variants may be at higher risk of breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».