Adipose Tissue Distribution and Cardiovascular Disease Risk Among Breast Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cardiovascular disease (CVD) is a major source of morbidity and mortality among breast cancer survivors. Although body mass index (BMI) is associated with CVD risk, adipose tissue distribution may better identify patients with a high risk of CVD after breast cancer. METHODS: Among 2,943 patients with nonmetastatic breast cancer without prior CVD, we used International Classification of Diseases (9th and 10th revisions) codes to identify incidence of nonfatal stroke, myocardial infarction, heart failure, or CVD death. From clinically acquired computed tomography scans obtained near diagnosis, we measured visceral adiposity (centimeters squared), subcutaneous adiposity (centimeters squared), and intramuscular adiposity (fatty infiltration into muscle [Hounsfield Units, scored inversely]). We estimated hazard ratios (HRs) and 95% CIs per SD increase in adiposity accounting for competing risks and adjusting for demographics, smoking, cancer treatment, and pre-existing CVD risk factors. RESULTS: Mean (SD) age was 56 (12) years. Over a median follow-up of 6 years, 328 CVD events occurred. Each SD increase in visceral or intramuscular adiposity was associated with an increase in CVD risk (HR, 1.15 [95% CI, 1.03 to 1.29] and HR, 1.21 [95% CI, 1.06 to 1.37]), respectively). Excess visceral and intramuscular adiposity occurred across all BMI categories. Among normal-weight patients, each SD greater visceral adiposity increased CVD risk by 70% (HR, 1.70 [95% CI, 1.10 to 2.62]). CONCLUSION: Visceral and intramuscular adiposity were associated with increased CVD incidence after breast cancer diagnosis, independent of pre-existing CVD risk factors and cancer treatments. The increased CVD incidence among normal-weight patients with greater visceral adiposity would go undetected with BMI alone. Measures of adipose tissue distribution may help identify high-risk patients and tailor CVD prevention strategies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».