Menstrual and Reproductive Factors, Hormone Use, and Risk of Pancreatic Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to evaluate the relation between menstrual and reproductive factors, exogenous hormones, and risk of pancreatic cancer (PC). METHODS: Eleven case-control studies within the International Pancreatic Cancer Case-control Consortium took part in the present study, including in total 2838 case and 4748 control women. Pooled estimates of odds ratios (ORs) and their 95% confidence intervals (CIs) were calculated using a 2-step logistic regression model and adjusting for relevant covariates. RESULTS: An inverse OR was observed in women who reported having had hysterectomy (ORyesvs.no, 0.78; 95% CI, 0.67-0.91), remaining significant in postmenopausal women and never-smoking women, adjusted for potential PC confounders. A mutually adjusted model with the joint effect for hormone replacement therapy (HRT) and hysterectomy showed significant inverse associations with PC in women who reported having had hysterectomy with HRT use (OR, 0.64; 95% CI, 0.48-0.84). CONCLUSIONS: Our large pooled analysis suggests that women who have had a hysterectomy may have reduced risk of PC. However, we cannot rule out that the reduced risk could be due to factors or indications for having had a hysterectomy. Further investigation of risk according to HRT use and reason for hysterectomy may be necessary.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».