Baseline estrogen levels in postmenopausal women participating in the MAP.3 breast cancer chemoprevention trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to quantify baseline estradiol (E2) and estrone (E1) concentrations according to selected patient characteristics in a substudy nested within the MAP.3 chemoprevention trial. METHODS: E2 and E1 levels were measured in 4,068 postmenopausal women using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. Distributions were described by age, years since menopause, race, body mass index (BMI), smoking status, and use and duration of hormone therapy using the Kruskal-Wallis test. Multivariable linear regression was also used to identify characteristics associated with estrogen levels. RESULTS: After truncation at the 97.5th percentile, the mean (SD)/median (IQR) values for E2 and E1 were 5.41 (4.67)/4.0 (2.4-6.7) pg/mL and 24.7 (14.1)/21 (15-31) pg/mL, respectively. E2 and E1 were strongly correlated (Pearson correlation [r] = 0.8, P < 0.01). The largest variation in E2 and E1 levels was by BMI; mean E2 and E1 levels were 3.5 and 19.1 pg/mL, respectively for women with BMI less than 25 and 7.5 and 30.6 pg/mL, respectively, for women with BMI greater than 30. E2 and E1 varied by age, BMI, smoking status, and prior hormone therapy in multivariable models (P < 0.01). CONCLUSIONS: There was large interindividual variability observed for E2 and E1 that varied significantly by participant characteristics, but with small absolute differences except in the case of BMI. Although the majority of participant characteristics were independently associated with E1 and E2, together, these factors only explained about 20% of the variation in E1 and E2 levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».