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Enregistrement W2146080719 · doi:10.1136/jech.2008.083774

Declining incidence of breast cancer after decreased use of hormone-replacement therapy: magnitude and time lags in different countries

2011· review· en· W2146080719 sur OpenAlexaff
Kevin Zbuk, Sonia S. Anand

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research InstituteHamilton Health SciencesHamilton General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEnvironmental healthPopulationMicronutrientPublic healthGerontologyIncidence (geometry)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the latter half of the 20th century, hormone-replacement therapy (HRT) use steadily increased in the Western world. In 2002, the early termination of the Women's Health Initiative trial due to an excess of adverse events attributable to HRT, led to a precipitous decline in its use. Breast cancer incidence began to decline soon thereafter in the USA and several other countries. However, the magnitude of the decline in breast cancer incidence, and its timing with respect to HRT cessation, shows considerable variability between nations. The impact of HRT cessation appears most significant and immediate in countries with the largest absolute decline in HRT use. In countries in which peak prevalence of HRT use was high, several studies have convincingly excluded decreasing rates of mammographic screening as an explanation for the decline in breast cancer incidence. Conversely, in some countries, no decline in breast cancer incidence is apparent that can be readily attributed to declining trends in HRT use. In such cases, declines in breast cancer incidence may be related instead to saturation or decreased utilisation of mammographic screening programmes. In other cases, it is difficult to disentangle the respective influence of trends in HRT use, and the influence of changes relating to mammographic screening. However, irrespective of time lags and varying magnitudes of effect, the data convincingly support a direct association between decreasing HRT use and declining breast cancer incidence.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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