Iron intake, oxidative stress‐related genes and breast cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
Iron has been suggested to contribute to breast cancer development through oxidative stress generation. Our study investigated associations between iron intake and breast cancer risk, overall and by menopausal and estrogen receptor/progesterone receptor (ER/PR) status, and modification by oxidative stress‐related genetic polymorphisms (MnSOD, GSTM1 and GSTT1). A population‐based case–control study (3,030 cases and 3,402 controls) was conducted in Ontario, Canada. Iron intake (total, dietary, supplemental, heme, nonheme) was assessed using a validated food frequency questionnaire. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated from multivariable logistic regression models. Interactions between iron intake and genotypes were assessed among 1,696 cases and 1,761 controls providing DNA. Overall, no associations were observed between iron intake and breast cancer risk. Among premenopausal women, total, dietary and dietary nonheme iron were positively associated with ER–/PR– breast cancer risk (all ptrend < 0.05). Among postmenopausal women, supplemental iron was associated with reduced breast cancer risk (OR>18 vs. 0 mg/day = 0.68, 95% CI: 0.51–0.91), and dietary heme iron was associated with an increased risk, particularly the ER–/PR– subtype (ORhighest vs. lowest quintile = 1.69, 95% CI: 1.16–2.47; ptrend = 0.02). Furthermore, GSTT1 and combined GSTM1/GSTT1 polymorphisms modified some of the associations. For example, higher dietary iron was most strongly associated with increased breast cancer risk among women with GSTT1 deletion or GSTM1/GSTT1 double deletions (pinteraction < 0.05). Findings suggest that iron intake may have different effects on breast cancer risk according to menopausal and hormone receptor status, as well as genotypes affecting antioxidant capacity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».