Pre-diagnosis lifestyle, health history and psychosocial factors associated with stage at breast cancer diagnosis – Potential targets to shift stage earlier
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of breast cancer improves survival, so identifying factors associated with stage at diagnosis may help formulate cancer prevention messages tailored for higher risk women. The goal of this study was to evaluate associations between multiple potential risk factors, including novel ones, measured before a breast cancer diagnosis and stage at diagnosis in women from Alberta, Canada. METHODS: Women enrolled in Alberta's Tomorrow Project completed health and lifestyle questionnaires on average 7 years before their breast cancer diagnosis. The association of previously identified and novel predictors with stage (I, II and III + IV) at diagnosis were simultaneously evaluated in partial proportional odds ordinal (PPO) regression models. RESULTS: The 492 women in this study were predominantly diagnosed in Stage 1 (51.4%), had college or university education (75.4%), were married or had a partner (74.6%), had been pregnant (90.2%), had taken birth control pills for any reason (86.8%), and had an average body mass index of 26.6. Most had at least one mammogram (83%) with five mammograms the average number. Nearly all reported previously having a breast health examination from a medical practitioner (92.5%). Statistically significant factors identified in the PPO model included protective ones (older age at diagnosis, high household income, parity, smoking, spending time in the sun during high ultraviolet times, having a mammogram and high daily protein intake) and ones that increased risk of later stage at diagnosis (a comorbidity, current stressful situations and high daily caloric intake). CONCLUSION: Shifting breast cancer stage at diagnosis downwards may potentially be achieved through cancer prevention programs that target higher risk groups such as women with co-morbidities, non-smokers and younger women who may be eligible for breast cancer screening.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,012 | 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 ».