Reproductive factors and risk of breast cancer by tumor subtypes among Ghanaian women: A population‐based case–control study
Notice bibliographique
Résumé
Higher proportions of early-onset and estrogen receptor (ER) negative cancers are observed in women of African ancestry than in women of European ancestry. Differences in risk factor distributions and associations by age at diagnosis and ER status may explain this disparity. We analyzed data from 1,126 cases (aged 18-74 years) with invasive breast cancer and 2,106 controls recruited from a population-based case-control study in Ghana. Odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were estimated for menstrual and reproductive factors using polytomous logistic regression models adjusted for potential confounders. Among controls, medians for age at menarche, parity, age at first birth, and breastfeeding/pregnancy were 15 years, 4 births, 20 years and 18 months, respectively. For women ≥50 years, parity and extended breastfeeding were associated with decreased risks: >5 births vs. nulliparous, OR 0.40 (95% CI 0.20-0.83) and 0.71 (95% CI 0.51-0.98) for ≥19 vs. <13 breastfeeding months/pregnancy, which did not differ by ER. In contrast, for earlier onset cases (<50 years) parity was associated with increased risk for ER-negative tumors (p-heterogeneity by ER = 0.02), which was offset by extended breastfeeding. Similar associations were observed by intrinsic-like subtypes. Less consistent relationships were observed with ages at menarche and first birth. Reproductive risk factor distributions are different from European populations but exhibited etiologic heterogeneity by age at diagnosis and ER status similar to other populations. Differences in reproductive patterns and subtype heterogeneity are consistent with racial disparities in subtype distributions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».