Serum Lipids, Lipoproteins, and Risk of Breast Cancer: A Nested Case-Control Study Using Multiple Time Points
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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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».