Serum Lipids, Lipoproteins, and Risk of Breast Cancer: A Nested Case-Control Study Using Multiple Time Points
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is strong evidence that breast cancer risk is influenced by environmental factors. Blood lipid and lipoprotein levels are also influenced by environmental factors and are associated with some breast cancer risk factors. We examined whether serial measures of serum lipids and lipoproteins were associated with breast cancer risk. METHODS: We carried out a nested case-control study within a randomized long-term dietary intervention trial with 4690 women with extensive mammographic density followed for an average of 10 years for breast cancer incidence. We measured lipids in an average of 4.2 blood samples for 279 invasive breast cancer case subjects and 558 matched control subjects. We calculated subaverages of lipids for each subject based on menopausal status and use of hormone replacement therapy (HRT) at blood collection and analyzed their association with breast cancer using generalized estimating equations. All statistical tests were two-sided. RESULTS: High-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) (P = .05) and apoA1 (P = .02) levels were positively associated with breast cancer risk (75(th) vs 25(th) percentile: HDL-C, 23% higher; apoA1, 28% higher) and non-HDL-C (P = .03) and apoB (P = .01) levels were negatively associated (75(th) vs 25(th) percentile: non-HDL-C, 19% lower; apoB, 22% lower). These associations were observed only when lipids were measured when HRT was not used. Total cholesterol and triglyceride levels were not statistically significantly associated with breast cancer risk. CONCLUSIONS: These results demonstrate that serum lipids are associated with breast cancer risk in women with extensive mammographic density. The possibility that interventions for heart disease prevention, which aim to reduce non-HDL-C or raise HDL-C, may have effects on breast cancer risk merits examination.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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.
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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