Diabetes, insulin resistance, and metabolic syndrome in women at high risk for breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e12522 Background: Despite the growing body of research on diabetes (Db), insulin resistance (IR) and metabolic syndrome (MetS) in association with breast cancer, the prevalence of these metabolic conditions has yet to be explored in the high risk population. Delineating the numerous factors that contribute to these women’s risk is key in the management of this vulnerable population, especially when outlining potentially modifiable risk factors. The overall objective of this prospective study was to quantify the prevalence of Db, IR and MetS in women at high risk for breast cancer. Methods: Participants consisted of 100 Caucasian women above the age of 35 with an estimated 5yr risk of ≥1.7%. This criteria was met by (a) BRCA mutation carriers, (b) history of LCIS, (c) history of ADH, (d) history of mantle radiation, or (e) calculated 5yr risk of ≥1.7% using the Gail model. A comprehensive metabolic profile was obtained for each participant based on a questionnaire, fasting blood sample and biophysical measurements. The diagnostic criteria used for Db were those established by the Candian Practice Guidelines. The threshold for IR was a HOMA-IR value of 2.29. The MetS diagnostic criteria were those set by the IDF where 3 of 5 criteria from ↑waist circumference, ↑triglycerides, ↓HDL, HTN and hyperglycemia must be met. Results: The frequency (%) of Db (n=97), IR (n=96) and MetS (n=88) was 5(5), 17(18) and 29(33) respectively. Among the components of MetS, ↑waist circumference had the highest prevalence 60(68.2), followed by HTN 33(37.5), hyperglycemia 27(30.7), ↑triglycerides 23(26.1) and ↓HDL 22(29.7). There was a significant correlation observed between the Gail score and HDL (0.37, p<0.01), as well as systolic Bp (0.28, p<0.01). Conclusions: The prevalence of IR and MetS in this sample of women at high risk for breast cancer is considerably higher than the prevalence of these metabolic conditions in a similar population of average risk women, based on population data. This supports the significance and feasibility of an experimental study comparing the prevalence of IR and MetS in women at high risk and average risk for breast cancer. The prevalence of Db in this sample was comparable to the prevalence described in the general population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».