Age-specific breast cancer risk by body mass index and familial risk: prospective family study cohort (ProF-SC)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between body mass index (BMI) and risk of breast cancer depends on time of life, but it is unknown whether this association depends on a woman's familial risk. METHODS: We conducted a prospective study of a cohort enriched for familial risk consisting of 16,035 women from 6701 families in the Breast Cancer Family Registry and the Kathleen Cunningham Foundation Consortium for Research into Familial Breast Cancer followed for up to 20 years (mean 10.5 years). There were 896 incident breast cancers (mean age at diagnosis 55.7 years). We used Cox regression to model BMI risk associations as a function of menopausal status, age, and underlying familial risk based on pedigree data using the Breast and Ovarian Analysis of Disease Incidence and Carrier Estimation Algorithm (BOADICEA), all measured at baseline. RESULTS: The strength and direction of the BMI risk association depended on baseline menopausal status (P < 0.001); after adjusting for menopausal status, the association did not depend on age at baseline (P = 0.6). In terms of absolute risk, the negative association with BMI for premenopausal women has a much smaller influence than the positive association with BMI for postmenopausal women. Women at higher familial risk have a much larger difference in absolute risk depending on their BMI than women at lower familial risk. CONCLUSIONS: The greater a woman's familial risk, the greater the influence of BMI on her absolute postmenopausal breast cancer risk. Given that age-adjusted BMI is correlated across adulthood, maintaining a healthy weight throughout adult life is particularly important for women with a family history of breast cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle