MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2735124705 · doi:10.1158/1055-9965.epi-17-0264

Age at Menarche and Late Adolescent Adiposity Associated with Mammographic Density on Processed Digital Mammograms in 24,840 Women

2017· article· en· W2735124705 sur OpenAlexaff
Stacey Alexeeff, Nnaemeka U. Odo, Jafi A. Lipson, Ninah Achacoso, Joseph H. Rothstein, Martin J. Yaffe, Rhea Liang, Luana Acton, Valerie McGuire, Alice S. Whittemore, Daniel L. Rubin, Weiva Sieh, Laurel A. Habel

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMenarcheMedicineBody mass indexBreast cancerDemographyConfoundingMAMMOGRAPHIC DENSITYCohortGynecologyMammographyEndocrinologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: High mammographic density is strongly associated with increased breast cancer risk. Some, but not all, risk factors for breast cancer are also associated with higher mammographic density. Methods: The study cohort (N = 24,840) was drawn from the Research Program in Genes, Environment and Health of Kaiser Permanente Northern California and included non-Hispanic white females ages 40 to 74 years with a full-field digital mammogram (FFDM). Percent density (PD) and dense area (DA) were measured by a radiological technologist using Cumulus. The association of age at menarche and late adolescent body mass index (BMI) with PD and DA were modeled using linear regression adjusted for confounders. Results: Age at menarche and late adolescent BMI were negatively correlated. Age at menarche was positively associated with PD (P value for trend <0.0001) and DA (P value for trend <0.0001) in fully adjusted models. Compared with the reference category of ages 12 to 13 years at menarche, menarche at age >16 years was associated with an increase in PD of 1.47% (95% CI, 0.69–2.25) and an increase in DA of 1.59 cm2 (95% CI, 0.48–2.70). Late adolescent BMI was inversely associated with PD (P < 0.0001) and DA (P < 0.0001) in fully adjusted models. Conclusions: Age at menarche and late adolescent BMI are both associated with Cumulus measures of mammographic density on processed FFDM images. Impact: Age at menarche and late adolescent BMI may act through different pathways. The long-term effects of age at menarche on cancer risk may be mediated through factors besides mammographic density. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(9); 1450–8. ©2017 AACR.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,275 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Epidemiology Biomarkers & PreventionMême sujetDigital Radiography and Breast ImagingTravaux en français237 207