Change in Inflammatory Biomarkers and Adipose Tissue in <i>BRCA1/2</i>+ Breast Cancer Survivors Following a Yearlong Lifestyle Modification Program
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Breast cancer survivors who carry a genetic mutation for one of the BRCA genes often undergo surgically induced menopause a decade or more before the usual age of natural menopause. These women are at elevated risk for multiple negative health outcomes, including metabolic diseases, heart disease, and cancer recurrence. Effects of a 12-month commercially available web-based lifestyle program (Precision Nutrition) were tested on body composition and markers of inflammation in a randomized controlled trial. Participants (N = 35) were BRCA1/2+, breast cancer survivors, and had completed surgically induced menopause at age <45 years. Dual-energy X-ray absorptiometry was used to quantify body composition. Fasting blood samples were used to assay insulin, IL1β, IL6, IL8, and TNFα. At baseline, we observed relationships between insulin, TNFα, and IL6, and between biomarkers and adiposity. Insulin and subcutaneous adipose tissue levels significantly decreased following the intervention compared with the change in the control group. Compared with baseline, TNFα and total adipose tissue levels decreased significantly in the intervention group. The percent change in insulin levels was moderately correlated with the percent change in subcutaneous adipose tissue (r = 0.33). Change in adiposity was not related to change in TNFα or IL6. Women in the intervention group decreased levels of subcutaneous, but not visceral, adipose tissue. The change in subcutaneous adipose tissue was the main driver of change in insulin levels for the women in the intervention group. However, the change in body composition achieved by the Precision Nutrition program was not sufficient to alter biomarker levels of inflammation. Cancer Prev Res; 11(9); 545–50. ©2018 AACR.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».