Ovarian cancer risk factors by tumor aggressiveness: An analysis from the Ovarian Cancer Cohort Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer risk factors differ by histotype; however, within subtype, there is substantial variability in outcomes. We hypothesized that risk factor profiles may influence tumor aggressiveness, defined by time between diagnosis and death, independent of histology. Among 1.3 million women from 21 prospective cohorts, 4,584 invasive epithelial ovarian cancers were identified and classified as highly aggressive (death in <1 year, n = 864), very aggressive (death in 1 to < 3 years, n = 1,390), moderately aggressive (death in 3 to < 5 years, n = 639), and less aggressive (lived 5+ years, n = 1,691). Using competing risks Cox proportional hazards regression, we assessed heterogeneity of associations by tumor aggressiveness for all cases and among serous and endometrioid/clear cell tumors. Associations between parity (p het = 0.01), family history of ovarian cancer (p het = 0.02), body mass index (BMI; p het ≤ 0.04) and smoking (p het < 0.01) and ovarian cancer risk differed by aggressiveness. A first/single pregnancy, relative to nulliparity, was inversely associated with highly aggressive disease (HR: 0.72; 95% CI [0.58–0.88]), no association was observed for subsequent pregnancies (per pregnancy, 0.97 [0.92–1.02]). In contrast, first and subsequent pregnancies were similarly associated with less aggressive disease (0.87 for both). Family history of ovarian cancer was only associated with risk of less aggressive disease (1.94 [1.47–2.55]). High BMI (≥35 vs . 20 to < 25 kg/m 2 , 1.93 [1.46–2.56] and current smoking ( vs . never, 1.30 [1.07–1.57]) were associated with increased risk of highly aggressive disease. Results were similar within histotypes. Ovarian cancer risk factors may be directly associated with subtypes defined by tumor aggressiveness, rather than through differential effects on histology. Studies to assess biological pathways are warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».