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Enregistrement W3096803826 · doi:10.1007/s10654-020-00688-3

Body size and weight change over adulthood and risk of breast cancer by menopausal and hormone receptor status: a pooled analysis of 20 prospective cohort studies

2020· article· en· W3096803826 sur OpenAlexaff
Piet A. van den Brandt, Regina G. Ziegler, Molin Wang, Tao Hou, Ruifeng Li, Hans‐Olov Adami, Claudia Agnoli, Leslie Bernstein, Julie E. Buring, Yu Chen, Avonne E. Connor, A. Heather Eliassen, Jeanine M. Genkinger, Gretchen L. Gierach, Graham G. Giles, Gary Goodman, Niclas Håkansson, Vittorio Krogh, Loı̈c Le Marchand, I‐Min Lee, Linda M. Liao, Marı́a Elena Martı́nez, Anthony B. Miller, Roger L. Milne, Marian L. Neuhouser, Alpa V. Patel, Anna E. Prizment, Kim Robien, Thomas E. Rohan, Norie Sawada, Leo J. Schouten, Rashmi Sinha, Rachael Z. Stolzenberg‐Solomon, Lauren R. Teras, Shoichiro Tsugane, Kala Visvanathan, Elisabete Weiderpass, Kami K. White, Walter C. Willett, Alicja Wolk, Anne Zeleniuch‐Jacquotte, Stephanie A. Smith‐Warner

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHarvard T.H. Chan School of Public HealthMaastricht Universitair Medisch CentrumCentre International de Recherche sur le CancerWorld Health OrganizationBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésMedicineBody mass indexBreast cancerInternal medicineProspective cohort studyAnthropometryEstrogen receptorMenopauseWeight gainCohort studyEndocrinologyEstrogenEpidemiologyDemographyGynecologyPhysiologyCancerBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Associations between anthropometric factors and breast cancer (BC) risk have varied inconsistently by estrogen and/or progesterone receptor (ER/PR) status. Associations between prediagnostic anthropometric factors and risk of premenopausal and postmenopausal BC overall and ER/PR status subtypes were investigated in a pooled analysis of 20 prospective cohorts, including 36,297 BC cases among 1,061,915 women, using multivariable Cox regression analyses, controlling for reproductive factors, diet and other risk factors. We estimated dose–response relationships and tested for nonlinear associations using restricted cubic splines. Height showed positive, linear associations for premenopausal and postmenopausal BC risk (6–7% RR increase per 5 cm increment), with stronger associations for receptor-positive subtypes. Body mass index (BMI) at cohort baseline was strongly inversely associated with premenopausal BC risk, and strongly positively—and nonlinearly—associated with postmenopausal BC (especially among women who never used hormone replacement therapy). This was primarily observed for receptor-positive subtypes. Early adult BMI (at 18–20 years) showed inverse, linear associations for premenopausal and postmenopausal BC risk (21% and 11% RR decrease per 5 kg/m 2 , respectively) with stronger associations for receptor-negative subtypes. Adult weight gain since 18–20 years was positively associated with postmenopausal BC risk, stronger for receptor-positive subtypes, and among women who were leaner in early adulthood. Women heavier in early adulthood generally had reduced premenopausal BC risk, independent of later weight gain. Positive associations between height, baseline (adult) BMI, adult weight gain and postmenopausal BC risk were substantially stronger for hormone receptor-positive versus negative subtypes. Premenopausal BC risk was positively associated with height, but inversely with baseline BMI and weight gain (mostly in receptor-positive subtypes). Inverse associations with early adult BMI seemed stronger in receptor-negative subtypes of premenopausal and postmenopausal BC.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations75
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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