Is There a Difference in the Association between Percent Mammographic Density and Subtypes of Breast Cancer? Luminal A and Triple-Negative Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammographic density is a potentially modifiable risk factor for breast cancer. To what extent mammographic density is a predictor for both hormone receptor-positive and hormone receptor-negative tumors is unclear. Even less is known about whether mammographic density predicts subtypes of breast cancer defined by expression status of the three receptors: estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor-2 (HER-2). METHODS: We estimated the association of percent mammographic density with subtypes of invasive breast cancer among 479 population-based female breast cancer patients and 376 control subjects ages 35 to 64 years. The expression status of ER, PR, and HER-2 was assessed using immunohistochemistry methods in a single laboratory. We considered ER+ or PR+ plus HER-2- tumors as luminal A breast cancer and ER-/PR-/HER-2- tumors as triple-negative breast cancer. We used unconditional logistic regression methods to estimate odd ratios (95% confidence intervals) for both case-control and case-case comparisons. RESULTS: Mammographic density was associated with increased risk of both invasive breast cancer subtypes, luminal A and triple-negative, in the case-control analysis. Results from case-case comparisons yielded no differences between the two subtypes among all women combined or in analyses done separately by race (White versus African American women) or menopausal status (premenopausal versus postmenopausal women; all P values > 0.05). CONCLUSIONS: Our results suggest that percent mammographic density is positively associated with both luminal A and triple-negative breast cancer.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle