Dietary Intake of Isoflavone and All‐Cause Mortality in Women with Breast Cancer: the Breast Cancer Family Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background Soy foods possess both anti‐estrogenic and estrogen‐like properties. Epidemiologic data on soy intake and breast cancer survival are sparse, especially from women living in North America who typically have a low intake. Methods We examined dietary intake of isoflavones, the major bioactive component of soy, in association with all‐cause mortality among 6,842 women diagnosed with a first primary invasive breast cancer that were enrolled in the Breast Cancer Family Registry and followed for a median length of 9.5 years. Dietary intake was assessed using a Food Frequency Questionnaire developed for the Multiethnic Cohort, with 5,178 women who reported pre‐diagnosis diet and 1,664 women who reported post‐diagnosis diet. Cox proportional hazard models were performed to estimate the hazard ratios (HR's) and 95% confidence intervals (CI's). Results We observed an overall 25% decrease in all‐cause mortality among women in the highest quartile of dietary isoflavone intake (≥1.4 mg/d) compared to those in the lowest quartile (<0.3 mg/d) (Q4 vs. Q1: HR = 0.75, 95% CI: 0.62 – 0.91, p trend =0.002). Reduced risk was observed only among post‐menopausal women (HR = 0.70, 95% CI: 0.52 – 0.93, p trend =0.01), women with a body mass index <25 kg/m 2 (HR = 0.68, 95% CI: 0.51 – 0.90, p trend =0.01), women with negative tumor hormone receptors (HR=0.42, 95% CI: 0.22–0.80, p trend =0.006), and women who did not receive hormonal therapy (HR=0.68, 95% CI: 0.52–0.88, p trend =0.01). The inverse association was stronger for post‐diagnosis dietary intake of isoflavone (HR = 0.59, 95% CI: 0.39 – 0.90, p trend =0.01) than pre‐diagnosis intake (HR = 0.82, 95% CI: 0.66 – 1.02, p trend =0.06). Conclusion In this large ethnically‐diverse cohort of women with breast cancer, a higher dietary intake of isoflavones was associated with a reduced total mortality. Characteristics of Women in the Breast Cancer Family Registry (BCFR) (N=6,842) N (%) or Mean (SD) Age at enrollment, y, mean (SD) 52.5 (22.5) Race/ethnicity, N (%) Non‐Hispanic White 4,068 (69.4) Hispanic 1,112 (16.2) Black 809 (11.8) Asian/Pacific Islander 738 (10.8) Other 118 (1.72) Education , N(%) High school or less 2,520 (36.8) Some college or bachelor's degree 3,244 (47.4) Graduate degree 1,045 (15.3) Menopausal status at enrollemnt, N (%) Pre‐menopausal 3,943 (57.6) Post‐menopausal 2,902 (42.4) Body Mass Index (BMI) at enrollment, kg/m 2 , mean (SD) 26.5 (5.90) BMI status , N (%) Underweight 156 (2.28) Normal Weight 3,139 (45.9) Overweight 1,868 (27.3) Obese 1,479 (21.6) Recreational Physical Activity , N (%) Active 2,954 (43.2) Inactive 3,609 (52.7) Cigarette Smoking, N (%) Never 3,967 (58.0) Ever 2,864 (41.8) Pack‐years (among smokers), mean (SD)
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».