Abstract PS7-05: Estrogen-based hormone replacement therapy [E-HRT] reduces all-cause, breast cancer, and Alzheimer's dementia mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract OBJECTIVES. To evaluate the long-term population-level impact of E-HRT on cause-specific and all-cause mortality in postmenopausal women in the USA, using the results of the 2017 Women’s Health Initiative HRT Trial 2 update.1 Of particular interest was the significantly reduced Breast Cancer [BrCa] mortality rates [RR=0.55, 95% C.I.=0.33-0.92].1 METHODOLOGY. In the WHI HRT Trial 2, women were randomized to receive estrogen (E) or placebo (P).1 For our analyses, the Annualized mortality rates (AR) were extracted for women aged 50-59, 60-69, 70-79, for breast cancer, Alzheimer's dementia, and all-cause mortality. The Median follow-up was 18 years. The Annualized Mortality Rate Difference (ARD) between the two groups was calculated as a difference of the AR between the P vs. E (AR in P - [minus] AR in E), expressed per 100,000 person-years. Subsequently, the Number of Avoided Deaths per year (NAD/year) was calculated using the number of women in each age group from the 2010 US census data. RESULTS. The annualized number of deaths avoided by the use of E-HRT in the US population was estimated as follows: BrCa, 9,292; Alzheimer’s dementia: 18,966; and all cause-mortality: 50,008 (Table). CONCLUSIONS. These data show a major beneficial impact of E-HRT, with over 50,000 deaths/year prevented in the USA alone. While these gains, sustained throughout the follow-up, represent undoubtedly major multi-organ metabolic benefits of estrogen, the most striking and unexpected findings involve BrCa, with over 9,000 BrCa deaths potentially avoided each year, just in the USA alone. RECOMMENDATION. Adoption and implementation of E-based HRT to the current HRT medical guidelines, to extend the health benefits to millions of women, and to prevent thousands of deaths each year in the USA alone. REFERENCE.1.Manson JE et al. Menopausal Hormone Therapy and Long-term All-Cause and Cause-Specific Mortality: The Women’s Health Initiative Randomized Trials. J Am Med Assoc 2017; 318(10): 927-938. AgesAge 50 – 59(N=21,506,008)Age 60 – 69(N=15,323,140)Age 70 – 79(N=9,169,601)ALL ages(N=45,998,749)ARD / 100,000NAD / YearARD / 100,000NAD / YearARD / 100,000NAD / YearNAD / YearBreast Cancer204,301233,524161,4679,292Alzheimer’s Dementia00406,12914012,83718,966All-Cause Mortality15032,259507,66211010,08750,008 Citation Format: Joseph Ragaz, Shayan Shakeraneh, Hong Qian, Hubert Wong, John J. Spinelli, Kenneth S. Wilson. Estrogen-based hormone replacement therapy [E-HRT] reduces all-cause, breast cancer, and Alzheimer's dementia mortality [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS7-05.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».