RESPONSE: Re: Oral Contraceptives and the Risk of Breast Cancer in BRCA1 and BRCA2 Mutation Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Hopper and Baron point out that there was no apparent difference in the smoking histories of the breast cancer case patients and matched control subjects in our recent case–control study of breast cancer among BRCA mutations carriers (1). They ask whether this observation is consistent with our data from an earlier report of the same study population, in which we proposed that cigarette smoking protected against breast cancer in BRCA mutation carriers (2). Hopper and Baron are correct. We have re-addressed the question of smoking and breast cancer in a much larger sample of BRCA mutation carriers and now find no support for the presence of a reduced risk (3). In our analysis, smoking was reported by 41.2% of 1097 case patients and by 40.4% of matched control subjects (3). The methods of this and our earlier study (2) are almost identical, and the different results are likely due to a difference in sample size. In the rush to publish in a competitive area, it is often the case that epidemiologic studies with marginal sample sizes, but that show interesting preliminary results, are the first to reach print. The report from Leiden by de Bock et al. might be another example of this phenomenon.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,023 |
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 ».