Epidemiology of Basal-like and Luminal Breast Cancers among Black Women in the AMBER Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Evidence suggests etiologic heterogeneity among breast cancer subtypes. Previous studies with six-marker IHC classification of intrinsic subtypes included small numbers of black women. Methods: Using centralized laboratory results for estrogen receptor (ER), progesterone receptor, HER2, proliferation marker, Ki-67, EGFR, and cytokeratin (CK)5/6, we estimated case-only and case–control ORs for established breast cancer risk factors among cases (n = 2,354) and controls (n = 2,932) in the African American Breast Cancer Epidemiology and Risk (AMBER) consortium. ORs were estimated by ER status and intrinsic subtype using adjusted logistic regression. Results: Case-only analyses by ER status showed etiologic heterogeneity by age at menarche, parity (vs. nulliparity), and age at first birth. In case–control analyses for intrinsic subtype, increased body mass index and waist-to-hip ratio (WHR) were associated with increased risk of luminal A subtype, whereas older age at menarche and parity, regardless of breastfeeding, were associated with reduced risk. For basal-like cancers, parity without breastfeeding and increasing WHR were associated with increased risk, whereas breastfeeding and age ≥25 years at first birth were associated with reduced risk among parous women. Basal-like and ER−/HER2+ subtypes had earlier age-at-incidence distribution relative to luminal subtypes. Conclusions: Breast cancer subtypes showed distinct etiologic profiles in the AMBER consortium, a study of more than 5,000 black women with centrally assessed tumor biospecimens. Impact: Among black women, high WHR and parity without breastfeeding are emerging as important intervention points to reduce the incidence of basal-like breast cancer.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».