Prediagnosis Reproductive Factors and All-Cause Mortality for Women with Breast Cancer in the Breast Cancer Family Registry
Notice bibliographique
Résumé
Studies have examined the prognostic relevance of reproductive factors before breast cancer diagnosis, but most have been small and their overall findings inconclusive. Associations between reproductive risk factors and all-cause mortality after breast cancer diagnosis were assessed with the use of a population-based cohort of 3,107 women of White European ancestry with invasive breast cancer (1,130 from Melbourne and Sydney, Australia; 1,441 from Ontario, Canada; and 536 from Northern California, United States). During follow-up with a median of 8.5 years, 567 deaths occurred. At recruitment, questionnaire data were collected on oral contraceptive use, number of full-term pregnancies, age at first full-term pregnancy, time from last full-term pregnancy to breast cancer diagnosis, breastfeeding, age at menarche, and menopause and menopausal status at breast cancer diagnosis. Hazard ratios for all-cause mortality were estimated with the use of Cox proportional hazards models with and without adjustment for age at diagnosis, study center, education, and body mass index. Compared with nulliparous women, those who had a child up to 2 years, or between 2 and 5 years, before their breast cancer diagnosis were more likely to die. The unadjusted hazard ratio estimates were 2.75 [95% confidence interval (95% CI), 1.98-3.83; P < 0.001] and 2.20 (95% CI, 1.65-2.94; P < 0.001), respectively, and the adjusted estimates were 2.25 (95% CI, 1.59-3.18; P < 0.001) and 1.82 (95% CI, 1.35-2.46; P < 0.001), respectively. When evaluating the prognosis of women recently diagnosed with breast cancer, the time since last full-term pregnancy should be routinely considered along with other established host and tumor prognostic factors, but consideration of other reproductive factors may not be warranted.
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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 | 0,002 | 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 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 ».