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Enregistrement W3005473566 · doi:10.1002/ijc.32892

Adult weight change and premenopausal breast cancer risk: A prospective pooled analysis of data from 628,463 women

2020· article· en· W3005473566 sur OpenAlexaff
Minouk J. Schoemaker, Hazel B. Nichols, Lauren B. Wright, Mark N. Brook, Michael E. Jones, Katie M. O’Brien, Hans‐Olov Adami, Laura Baglietto, Leslie Bernstein, Kimberly A. Bertrand, Marie‐Christine Boutron‐Ruault, Yu Chen, Avonne E. Connor, Laure Dossus, A. Heather Eliassen, Graham G. Giles, Inger Torhild Gram, Susan E. Hankinson, Rudolf Kaaks, Timothy J. Key, Victoria A. Kirsh, Cari M. Kitahara, Susanna C. Larsson, Martha S. Linet, Huiyan Ma, Roger L. Milne, Kotaro Ozasa, Julie R. Palmer, Elio Ríboli, Thomas E. Rohan, Carlotta Sacerdote, Atsuko Sadakane, Malin Sund, Rulla M. Tamimi, Antonia Trichopoulou, Giske Ursin, Kala Visvanathan, Elisabete Weiderpass, Walter C. Willett, Alicja Wolk, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Dale P. Sandler, Anthony J. Swerdlow

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNational Center for Advancing Translational SciencesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of HealthNational Institute of Environmental Health SciencesHellenic Health FoundationCancer Council VictoriaDeutsche KrebshilfeAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroNational Cancer InstituteNuclear Safety and Security CommissionCancerfondenSwedish Cancer FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungHarvard T.H. Chan School of Public HealthNational Institute for Health and Care ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationBeckman Research Institute, City of HopeAvon Foundation for WomenWorld Health OrganizationCancer Research UKKarolinska InstitutetBreast Cancer NowCentre International de Recherche sur le CancerDeutsches KrebsforschungszentrumSchool of Medicine, Boston UniversityEuropean CommissionVetenskapsrådetU.S. Department of EnergyBreast Cancer Research FoundationUniversity of MinnesotaBrigham and Women's Hospital
Mots-clésBreast cancerMedicineWeight changeWeight gainHazard ratioProspective cohort studyProportional hazards modelCancerGynecologyInternal medicineOncologyObstetricsConfidence intervalWeight lossObesityBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early-adulthood body size is strongly inversely associated with risk of premenopausal breast cancer. It is unclear whether subsequent changes in weight affect risk. We pooled individual-level data from 17 prospective studies to investigate the association of weight change with premenopausal breast cancer risk, considering strata of initial weight, timing of weight change, other breast cancer risk factors and breast cancer subtype. Hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) were obtained using Cox regression. Among 628,463 women, 10,886 were diagnosed with breast cancer before menopause. Models adjusted for initial weight at ages 18-24 years and other breast cancer risk factors showed that weight gain from ages 18-24 to 35-44 or to 45-54 years was inversely associated with breast cancer overall (e.g., HR per 5 kg to ages 45-54: 0.96, 95% CI: 0.95-0.98) and with oestrogen-receptor(ER)-positive breast cancer (HR per 5 kg to ages 45-54: 0.96, 95% CI: 0.94-0.98). Weight gain from ages 25-34 was inversely associated with ER-positive breast cancer only and weight gain from ages 35-44 was not associated with risk. None of these weight gains were associated with ER-negative breast cancer. Weight loss was not consistently associated with overall or ER-specific risk after adjusting for initial weight. Weight increase from early-adulthood to ages 45-54 years is associated with a reduced premenopausal breast cancer risk independently of early-adulthood weight. Biological explanations are needed to account for these two separate factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,010
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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