A Cohort Study of p53 Mutations and Protein Accumulation in Benign Breast Tissue and Subsequent Breast Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in the p53 tumor suppressor gene and accumulation of its protein in breast tissue are thought to play a role in breast carcinogenesis. However, few studies have prospectively investigated the association of p53 immunopositivity and/or p53 alterations in women with benign breast disease in relation to the subsequent risk of invasive breast cancer. We carried out a case-control study nested within a large cohort of women biopsied for benign breast disease in order to address this question. After exclusions, 491 breast cancer cases and 471 controls were available for analysis. Unconditional logistic regression was used to estimate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI). Neither p53 immunopositivity nor genetic alterations in p53 (either missense mutations or polymorphisms) was associated with altered risk of subsequent breast cancer. However, the combination of both p53 immunopositivity and any p53 nucleotide change was associated with an approximate 5-fold nonsignificant increase in risk (adjusted OR 4.79, 95% CI 0.28-82.31) but the confidence intervals were extremely wide. Our findings raise the possibility that the combination of p53 protein accumulation and the presence of genetic alterations may identify a group at increased risk of breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».