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Enregistrement W2171679412 · doi:10.1158/1055-9965.epi-08-0133

Serum High-Density Lipoprotein Cholesterol and Breast Cancer Risk by Menopausal Status, Body Mass Index, and Hormonal Receptor in Korea

2009· article· en· W2171679412 sur OpenAlexaff
Yeon-Ju Kim, Sue K. Park, Wonshik Han, Dong-Hyun Kim, Yun‐Chul Hong, Eun‐Hee Ha, Sei-Hyun Ahn, Dong‐Young Noh, Daehee Kang, Keun‐Young Yoo

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensinVentiv Health Clinical
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineBody mass indexInternal medicineOdds ratioEndocrinologyTriglycerideMenopauseEstrogen receptorOncologyCancerCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) has been suggested to be associated with breast cancer. However, the roles of HDL-C and hypertriglyceridemia on breast cancer still have been controversial. The goal of this study was to investigate the association between HDL-C with breast cancer risk, stratifying by menopausal status, and body mass index. The hormonal receptor status of breast has been proposed to modify the effect of HDL-C on breast cancer. Multicenter hospital-based case-control study was conducted from November 2004 to December 2005 in Korea. After one to two individual matchings by age (+/-5 years) and menopausal status, 690 cases and 1,380 controls were included in the analysis. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) were estimated by conditional, unconditional, and multinomial logistic regressions. Protective effect of HDL-C on breast cancer was only observed among premenopausal women with an OR (95% CI) of 0.49 (0.33-0.72) for HDL-C > or = 60 versus <50 mg/dL (P(trend) < 0.01). Only nonobese premenopausal women had a significant decreased risk (OR, 0.34; 95% CI, 0.22-0.53). OR (95% CI) of low HDL-C (<50 mg/dL) and high triglyceride (TG; > or = 150 mg/dL) category was 2.20 (1.32-3.67) on estrogen receptor-negative and progesterone receptor-negative breast cancer compared with high HDL-C (> or = 50 mg/dL) and low TG (<150 mg/dL) category. This study suggests that higher level of HDL-C may reduce breast cancer risk among premenopausal women. Estrogen receptor-negative and progesterone receptor-negative breast cancer was associated with dyslipidemia, which implicates that association among HDL-C, TG, and breast cancer may be modified by receptor status.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,269 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations81
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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