Risk factors for benign proliferative breast disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As part of a nested case-control study of benign proliferative breast disease (BPBD) conducted within the cohort of women participating in the Alberta breast screening programme, an analysis of all women who had a benign breast biopsy between 1990 and 1995 was undertaken to identify the epidemiological risk factors for BPBD. METHODS: The breast biopsies of all eligible women were re-reviewed by a panel of four pathologists using Page's classification for benign breast disease. Cases were 165 women whose biopsies, upon review, showed benign breast tissue changes ranging from sclerosing adenosis to atypical ductal hyperplasia. Controls were 217 women whose biopsies showed no evidence of any proliferative or neoplastic changes. In-person interviews were conducted with all study subjects. RESULTS: Women with >/=25% fibroglandular breast tissue density, as compared to women with <25% density, experienced nearly a doubling in risk of BPBD (OR = 1.91, 95% CI : 1.24-2.94). All other possible risk factors examined were not associated with BPBD. CONCLUSION: This study suggests that fibroglandular tissue density may be a risk factor, or marker, for increased risk of BPBD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».