Relationship between pregnancy-associated variables and breast cancer risk: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Globally, breast cancer is the most common malignancy causing extensive mortality in women. In most cases, there is no known risk factor for breast cancer. Extensive hormonal changes that occur during pregnancy appear to be involved in the etiology of breast cancer. Since identifying risk factors helps with primary prevention and early diagnosis of breast cancer, this study was performed to systematically review studies about pregnancy-related variables and the risk of breast cancer in Iran and worldwide. Methods: In this systematic review, we searched PubMed, Google Scholar, Scopus, SID, and Science Direct databases using keywords of “pregnancy-related variables” and “breast cancer” to retrieve articles published during 2000-2017. Then, those articles that obtained a score of ≥ 6 based on the Newcastle–Ottawa Scale were entered to the study. The results were reported qualitatively. Results: Fifty articles consisting of 26 case-controls and 24 cohort articles, which met the inclusion criteria, were investigated. Our evaluations indicated that among the factors examined, abortion and preeclampsia had a stronger relationship with breast cancer. Conclusion: History of abortion seems to increase the risk of breast cancer. Also, history of preeclampsia plays a protective role in breast cancer. Further studies are needed to examine the relationship of gestational diabetes and multiple gestations with breast cancer.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».