Notice bibliographique
Résumé
Because of its increasing incidence, breast cancer is a significant burden for women worldwide. In industrialized countries, breast cancer is the second-leading cause of cancer-related deaths among women, and it is estimated that 1 in every 8 women will develop the disease during her lifetime. Sufficient evidence indicates that a number of genetic, environmental and lifestyle risk exposures during life may play important roles in the etiology of this disease. The purpose of this paper is to review some etiologic factors and underlying mechanisms in relation to breast cancer risk. Based on the published literature, there is sufficient evidence that some established factors are associated with breast cancer risk. Age, early age at menarche, late menopause, height, post-menopausal obesity, family history of breast cancer, ionizing radiation, oral contraceptives, hormonal replacement therapy, mammographic density, some gene mutations and clinical conditions, such as benign breast disease, are associated with an increased risk of breast cancer. The risk decreases with early childbearing, high parity and physical activity, and breastfeeding. Alcohol increases the risk, while caloric restriction may confer protection from breast cancer. Epidemiological evidence for other nutritional factors is insufficient. These results suggest that breast cancer is a multifactorial disease where genetic susceptibility, environment, nutrition and other lifestyle risk factors interact. Better identification of modifiable risk factors and risk reduction of breast cancer may allow implementation of useful strategies for prevention.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».