25-Hydroxy vitamin-D, obesity, and associated variables as predictors of breast cancer risk and tamoxifen benefit in NSABP-P1
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies suggest that host factors are associated with breast cancer risk. The influence of obesity, vitamin-D status, insulin resistance, inflammation, and elevated adipocytokines in women at high risk of breast cancer is unknown. The NSABP-P1 trial population was used for a nested case-control study. Cases were drawn from those who developed invasive breast cancer and controls selected from unaffected participants (≤4 per case) matched for age, race, 5 year Gail score, and geographic location of clinical center as a surrogate for latitude. Fasting serum banked at trial enrolment was assayed for 25-hydroxy vitamin-D (25OHD), insulin, leptin (adipocytokine), and C-reactive protein (CRP, marker of inflammation). Logistic regression was used to test for associations between study variables and the risk of invasive breast cancer. Two hundred and thirty-one cases were matched with 856 controls. Mean age was 54, and 49% were premenopausal. There were negative correlations for 25OHD with body mass index (BMI), insulin, CRP, and leptin. BMI ≥ 25 kg/m(2) was associated with higher breast cancer risk (odds ratio [OR] 1.45, p = 0.02) and tamoxifen treatment was associated with lower risk (OR = 0.44, p < 0.001). Suboptimal 25OHD (<72 nmol/l) did not influence breast cancer risk (OR = 1.06, p = 0.76). When evaluated as continuous variables, 25OHD, insulin, CRP, and leptin levels were not associated with breast cancer risk (all p > 0.34). In this high risk population, higher BMI was associated with a greater breast cancer risk. Serum levels of 25OHD, insulin, CRP, and leptin were not independent predictors of either breast cancer risk or tamoxifen benefit.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».