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Enregistrement W4281632563 · doi:10.1186/s13053-022-00227-z

Beyond the pill: contraception and the prevention of hereditary ovarian cancer

2022· review· en· W4281632563 sur OpenAlexafffund
Yue Xia, Joanne Kotsopoulos

Notice bibliographique

RevueHereditary Cancer in Clinical Practice · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPeter Gilgan FoundationCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineOvarian cancerPillGynecologyPopulationFamily planningCancerHormonal contraceptionObstetricsOncologyInternal medicineEnvironmental healthPharmacologyResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BRCA1 and BRCA2 mutation carriers face an elevated lifetime risk of developing ovarian cancer. Oral contraceptives have been shown to significantly decrease the risk of ovarian cancer by approximately 50% in this high-risk population. Changes in contraceptive formulations and patterns of use over time have introduced lower hormonal dosages, different steroid types and non-oral routes of administration. Specifically, there has been a considerable shift in patterns of contraceptive use and the increase in the uptake of non-oral, long-acting, reversible contraception (e.g., intrauterine devices, implants, injections) has corresponded to a decline in oral contraceptive pill use. Whether or not these other methods confer a protective effect against ovarian cancer in the general population is not clear. To our knowledge, there have been no such studies conducted among BRCA mutation carriers. Furthermore, the impact of these changes on the risk of developing ovarian cancer is not known. In this article, we will review the existing epidemiologic evidence regarding the role of contraceptives and the risk of ovarian cancer with a focus on women with a BRCA1 or BRCA2 mutation. We will discuss recent findings and gaps in the knowledge while extrapolating from studies conducted among women from the noncarrier population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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