Insulin, Macronutrient Intake, and Physical Activity: Are Potential Indicators of Insulin Resistance Associated with Mortality from Breast Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
High levels of insulin have been associated with increased risk of breast cancer, and poorer survival after diagnosis. Data and sera were collected from 603 breast cancer patients, including information on diet and physical activity, medical history, family history, demographic, and reproductive risk factors. These data were analyzed to test the hypothesis that excess insulin and related factors are directly related to mortality after a diagnosis of breast cancer. The cohort was recruited from breast cancer patients treated at the British Columbia Cancer Agency between July 1991 and December 1992. Questionnaire and medical record data were collected at enrollment and outcomes were ascertained by linkage to the BC Cancer Registry after 10 years of follow-up. The primary outcome of interest was breast cancer-specific mortality (n = 112). Lifestyle data were analyzed using Cox proportional hazards regression models to relate risk factors to outcomes, controlling for potential confounders, such as age and stage at diagnosis. Data for biological variables were analyzed as a nested case-control study due to limited serum volumes, with at least one survivor from the same cohort as a control for each breast cancer death, matched on stage and length of follow-up. High levels of insulin were associated with poorer survival for postmenopausal women [odds ratio, 1.9; 95% confidence interval (CI), 0.7-6.6, comparing highest to lowest tertile, P trend = 0.10], while high dietary fat intake was associated with poorer survival for premenopausal women (relative risk, 4.8; 95% CI, 1.3-18.1, comparing highest to lowest quartile). Higher dietary protein intake was associated with better survival for all women (relative risk, 0.4; 95% CI, 0.2-0.8, comparing highest to lowest quartile).
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».