Body Shape Phenotypes And Breast Cancer Risk: A Mendelian Randomization Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Observational and genetic studies have linked different anthropometric traits to breast cancer risk, with inconsistent results. We aimed to investigate the association between body shape defined by principal component (PC) analysis of anthropometric traits (body mass index (BMI), height, weight, waist-to-hip ratio (WHR), waist and hip circumference) and overall breast cancer risk and by sub-type (luminal A, luminal B, HER2+, triple negative and luminal B/HER2 negative). Methods: We performed two-sample Mendelian randomization analyses to assess the association between 188 genetic variants robustly linked to the first three PCs and breast cancer (133,384 combined pre- and post-menopausal cases/113,789 controls from the Breast Cancer Association Consortium (BCAC)). Results: PC1 (general adiposity) was inversely associated with overall breast cancer risk (odds ratio (OR) 0.89 [95% confidence interval (CI) 0.81-0.98]; p-value = 0.016). PC2 (tall with low WHR) was weakly positively associated with overall breast cancer risk (OR = 1.05 [95% CI: 0.98-1.12]; p-value = 0.135), but with a confidence interval including the null. PC3 (tall with large WHR) was not associated with overall breast cancer risk. Some of these associations differed by breast cancer sub-types. For instance, PC2 was positively associated with risk of luminal A breast cancer sub-type (OR = 1.09 [95% CI: 1.01-1.18]; p-value = 0.02).Conclusions: Our study provides evidence for potential causal associations between body shape and breast cancer risk and breast cancer sub-types highlighting the importance to also assess body morphology holistically.
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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 | 0,028 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».