MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2156573513 · doi:10.1136/jech.2010.120956.42

042 Lifecourse predictors of adult parenchymal breast tissue density: results from the Newcastle Thousand Families Study

2010· article· en· W2156573513 sur OpenAlexaff
Mark S. Pearce, Peter W. G. Tennant, Tessa M. Pollard, Lesley McLean, B Kaye, L. Lynette Parker

Notice bibliographique

RevueJournal of Epidemiology & Community Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensCancer Care Nova ScotiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMenarcheFamily historyBody mass indexCohortCohort studyDemographyBreast cancerPregnancyBreast cancer screeningYoung adultLive birthLogistic regressionObstetricsPediatricsGerontologyMammographyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Objective</h3> To investigate the relative influences of factors acting throughout life on breast tissue density at age 49-58 years. <h3>Design</h3> Follow-up of the Newcastle Thousand Families birth cohort study. <h3>Setting</h3> In 1947, all 1142 babies born in May and June to mothers resident in the city of Newcastle-upon- Tyne were recruited into the Newcastle Thousand Families birth cohort. This study details a sample of women from this cohort who returned for follow-up 49+ years later, and is therefore drawn from throughout the UK and beyond. <h3>Participants</h3> At age 50, 574 study members returned a self-completion questionnaire. The 307 surviving women who returned questionnaires at age 50 were sent a questionnaire asking for details of mammographic screening and for details of their reproductive and contraceptive history. 199 women who gave access to their previous mammograms and had completed both questionnaires were included in this analysis. <h3>Main outcome measures</h3> Breast tissue density patterns were coded into Wolfe categories (N1=lowest risk, P1=low risk, P2=high risk, PY=highest risk). This was analysed, by ordinal logistic regression, in relation to a range of variables at different stages of life, including birthweight, gestational age, duration breast fed, age at menarche, gravidity, age at first pregnancy, menopausal status, breast feeding history, hormonal contraceptive history, use of hormone replacement therapy, cigarette smoking history, alcohol consumption, height, body mass index, physical activity levels, age at scan, and socio-economic status both at birth and in adulthood. <h3>Results</h3> Eleven % (n=22) of women were classified in the lowest Wolfe category of risk (N1), 20% (n=39) as low risk (P1), 48% (n=95) as high risk (P2), and 22% (n=43) as being in the highest category of risk (PY). Increased standardised birthweight (adjusted odds ratio, aOR 1.42 (95% CI 1.08 to 1.87), p=0.01) and not having entered the menopause (aOR, compared to perimenopausal women 3.99 (95% CI 1.78 to 8.97), p=0.001) were both significant independent predictors of being in a higher density group. In contrast, increasing body mass index was independently predictive of being in a lower density group (aOR 0.85 (0.80 to 0.91), p&lt;0.001). <h3>Conclusions</h3> After adjustment for factors acting throughout life, this study identified a significant association between increased birthweight, standardised for sex and gestational age, and increased breast tissue density in adulthood. This observation is consistent with previous research suggesting that heavier babies have an increased risk of breast cancer in later life.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,004
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,329 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Epidemiology & Community HealthMême sujetCancer Risks and FactorsTravaux en français237 207