Reproductive factors and risk of hormone receptor positive and negative breast cancer: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association of reproductive factors with hormone receptor (HR)-negative breast tumors remains uncertain. METHODS: Within the EPIC cohort, Cox proportional hazards models were used to describe the relationships of reproductive factors (menarcheal age, time between menarche and first pregnancy, parity, number of children, age at first and last pregnancies, time since last full-term childbirth, breastfeeding, age at menopause, ever having an abortion and use of oral contraceptives [OC]) with risk of ER-PR- (n = 998) and ER+PR+ (n = 3,567) breast tumors. RESULTS: A later first full-term childbirth was associated with increased risk of ER+PR+ tumors but not with risk of ER-PR- tumors (≥35 vs. ≤19 years HR: 1.47 [95% CI 1.15-1.88] p(trend) < 0.001 for ER+PR+ tumors; ≥35 vs. ≤19 years HR: 0.93 [95% CI 0.53-1.65] p(trend) = 0.96 for ER-PR- tumors; P(het) = 0.03). The risk associations of menarcheal age, and time period between menarche and first full-term childbirth with ER-PR-tumors were in the similar direction with risk of ER+PR+ tumors (p(het) = 0.50), although weaker in magnitude and statistically only borderline significant. Other parity related factors such as ever a full-term birth, number of births, age- and time since last birth were associated only with ER+PR+ malignancies, however no statistical heterogeneity between breast cancer subtypes was observed. Breastfeeding and OC use were generally not associated with breast cancer subtype risk. CONCLUSION: Our study provides possible evidence that age at menarche, and time between menarche and first full-term childbirth may be associated with the etiology of both HR-negative and HR-positive malignancies, although the associations with HR-negative breast cancer were only borderline significant.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».