Risk Factors for Breast Cancer Associated with Mammographic Features in Singaporean Chinese Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammographic density has been found to be a strong risk factor for breast cancer and to be associated with age, body weight, parity, and menopausal status. Most studies to date have been carried out in Western populations. The purpose of the study described here was to determine in a cross-sectional study in a Singaporean Chinese population the demographic, menstrual, reproductive, and anthropometric factors that are associated with quantitative variations in age-adjusted percentage mammographic densities and to examine the association of these factors with the dense and nondense areas of the mammogram. METHOD: We used mammograms and questionnaire data collected from subjects in the Singapore Breast Screening Project. Women ages 45 to 69 years participated and 84% of those screened were Chinese. Mammograms were digitized and percentage density was measured and analyzed in relation to the questionnaire data. RESULTS: Percentage mammographic density was associated with several risk factors for breast cancer, most of them also associated, in opposite directions, with the dense and nondense components of the image. Percentage density was associated with age and weight (both negatively), height and age at first birth (both positively), and number of births and postmenopausal status (both negatively). Percentage density was weakly associated with a previous breast biopsy but was not associated with age at menarche or menopause, with use of hormones, or with a family history of breast cancer. CONCLUSION: Percentage mammographic density in Singaporean Chinese women has similar associations with risk factors for breast cancer to those seen in Caucasians.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».