Association of Mammographic Density and Benign Breast Calcifications Individually or Combined with Hypertension, Diabetes, and Hypercholesterolemia in Women ≥40 Years of Age: A Retrospective Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Recent evidence has linked certain mammographic characteristics, including breast calcifications (Bcs) and mammographic density (MD), with atherosclerotic cardiovascular disease risk factors in women, but data are limited and inconsistent. We aimed to evaluate the association of MD and/or Bcs with hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia in women ≥40 years of age. Through hospital electronic records, we retrospectively identified mammograms of non-pregnant women aged ≥40 years and without breast cancer and retrieved reports and relevant data. MD and Bcs were recorded; risk factor status was diagnosed based on treatment profile and clinical and laboratory data. In total, 1406 women were included. MD was inversely related to hypertension, diabetes, hypercholesterolemia, triglyceride levels, age, and body mass index (BMI) (p value for trend <0.001). Bcs were positively associated with hypertension, diabetes, hypercholesterolemia, age, BMI, and elevated creatinine (p<0.05). Controlling for age and BMI, MD category A (MD-A) was independently associated with hypercholesterolemia; Bcs were independently associated with diabetes. Combining MD-A with Bcs did not increase the odds significantly. Analysis for additive interactions revealed a significant interaction between MD-A and BMI, increasing the odds of hypertension, and a trend for increased odds of diabetes by adding MD-A and/or Bcs to BMI. Decreased MD and presence of Bcs are associated with hypertension, diabetes, and hypercholesterolemia in women ≥40 years of age. MD-A may represent a new obesity index independently associated with hypercholesterolemia and additive to hypertension risk. Bcs are independently associated with diabetes. Combining MD and Bcs did not improve the odds significantly, which may reflect mechanistic differences.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle