Blood Arsenic Levels as a Marker of Breast Cancer Risk among BRCA1 Carriers
Notice bibliographique
Résumé
An important group of breast cancers is those associated with inherited susceptibility. In women, several predisposing mutations in genes involved in DNA repair have been discovered. Women with a germline pathogenic variant in BRCA1 have a lifetime cancer risk of 70%. As part of a larger prospective study on heavy metals, our aim was to investigate if blood arsenic levels are associated with breast cancer risk among women with inherited BRCA1 mutations. A total of 1084 participants with pathogenic variants in BRCA1 were enrolled in this study. Subjects were followed from 2011 to 2020 (mean follow-up time: 3.75 years). During that time, 90 cancers were diagnosed, including 67 breast and 10 ovarian cancers. The group was stratified into two categories (lower and higher blood As levels), divided at the median (<0.85 µg/L and ≥0.85 µg/L) As level among all unaffected participants. Cox proportional hazards models were used to model the association between As levels and cancer incidence. A high blood As level (≥0.85 µg/L) was associated with a significantly increased risk of developing breast cancer (HR = 2.05; 95%CI: 1.18–3.56; p = 0.01) and of any cancer (HR = 1.73; 95%CI: 1.09–2.74; p = 0.02). These findings suggest a possible role of environmental arsenic in the development of cancers among women with germline pathogenic variants in BRCA1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».