The association between breast density and HER2-positive breast cancer: A population-based case-control study.
Notice bibliographique
Résumé
e12556 Background: Little is known about the association between mammographic breast density and the subtypes of breast cancer including HER2-positive breast cancers (HER2-BrCa). The objective of this study was to assess the strength of association between breast density and HER2-BrCa in a population-based screening program. Methods: This is a population-based case-control breast cancer study of women aged 40 to 75 who underwent digital breast screening from 2009 to 2015 in Nova Scotia, Canada. Cases included women diagnosed with HER2-BrCa at screen or before their next screen (interval); controls included women without screen-detected cancer matched to cases by age and year of screen. Measures of mammographic breast density (percent density, BI-RADS-4th and -5th edition) were obtained from automated software (densitasai) and linked with clinical risk factor data (age, parity, total breast volume, post-menopausal status, hormone replacement therapy, family history and history of core biopsy). The association between breast density and cancer risk was assessed by calculating the odds ratios [OR] with 95% confidence intervals using multivariable logistic regression. Results: A total of 209 cases (median age, 58.8 years) and 6812 controls (median age, 59.4 years) were included. The risk of HER2-BrCa increased with increasing levels of percent breast density. High breast density according to BIRADS-4th and -5th editions was significantly associated with HER2-BrCa: BIRADS -4th 3/4 vs 1: OR 2.50 (1.68 - 3.68); BIRADS-5th C/D vs A: OR 2.58 (1.71 - 4.01). The association between higher breast density and increased risk of HER2-BrCa remained after adjustment for clinical factors. Conclusions: The risk of HER2-BrCa was associated with progressively higher mammographic breast density, although to a lesser extent than breast cancer in general. Accurate risk models including breast density may support the development of more breast-screening protocols that can lead to more strategic use of healthcare resources.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».