Racial Differences in Premenopausal Endogenous Hormones
Notice bibliographique
Résumé
Differences in breast cancer incidence across racial groups are well documented. African Americans have the highest rates of premenopausal breast cancer and Asians have lower breast cancer rates across all age groups. We hypothesized that levels of premenopausal endogenous hormones and growth factors, risk factors that have been predictive of breast cancer, would differ by race. Using a cross-sectional study design, we tested this hypothesis in the Nurses' Health Study II. We assayed estradiol, progesterone, prolactin, sex hormone binding globulin (SHBG), insulin-like growth factor-I (IGF-I), and IGFBP-3 in 111 African American and 111 Asian American women, matched to 111 Caucasian women on age, day of luteal phase, and day, time, and fasting status at blood collection. We analyzed the association between race and hormone levels using robust linear regression methods. In multivariate models, compared with Caucasians, African Americans had 18% higher levels of estradiol (P < 0.01), 17% higher free estradiol (P < 0.01), 11% lower SHBG (P = 0.05), 11% higher IGF-I (P < 0.01), 25% higher free IGF-I (P < 0.01), and 9% lower IGFBP-3 (P < 0.01) levels. In multivariate models, compared with Caucasian women, Asian Americans had 22% higher calculated free estradiol (P < 0.01), 31% lower SHBG (P < 0.01), and 25% higher free IGF-I (P < 0.01) levels. No racial differences were found in progesterone and prolactin levels. Our study showed hormone differences consistent with breast cancer risk between Caucasians and African Americans but inconsistent with breast cancer risk between Asian Americans and Caucasians. Further research is needed to explore differences across racial groups and the link between endogenous hormones and breast cancer risk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».