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Enregistrement W4283157136 · doi:10.1093/jnci/djac117

Distinct Reproductive Risk Profiles for Intrinsic-Like Breast Cancer Subtypes: Pooled Analysis of Population-Based Studies

2022· article· en· W4283157136 sur OpenAlexafffund
Audrey Jung, Thomas U. Ahearn, Sabine Behrens, Pooja Middha, Manjeet K. Bolla, Qin Wang, Volker Arndt, Kristan J. Aronson, Annelie Augustinsson, Laura E. Beane Freeman, Heiko Becher, Hermann Brenner, Federico Canzian, Lisa A. Carey, Kamila Czene, A. Heather Eliassen, Mikael Eriksson, D. Gareth Evans, Jonine D. Figueroa, Lin Fritschi, Marike Gabrielson, Graham G. Giles, Pascal Guénel, Andreas Hadjisavvas, Christopher A. Haiman, Niclas Håkansson, Per Hall, Ute Hamann, Reiner Hoppe, John L. Hopper, Anthony Howell, David J. Hunter, Anika Hüsing, Rudolf Kaaks, Veli‐Matti Kosma, Stella Koutros, Peter Kraft, James V. Lacey, Loı̈c Le Marchand, Jolanta Lissowska, Maria A. Loizidou, Arto Mannermaa, Tabea Maurer, Rachel A. Murphy, Andrew F. Olshan, Alpa V Patel, Charles M. Perou, Gad Rennert, Rana Shibli, Xiao‐Ou Shu, Melissa C. Southey, Jennifer Stone, Rulla M. Tamimi, Lauren R. Teras, Melissa A. Troester, Thérèse Truong, Celine M. Vachon, Sophia Wang, Alicja Wolk, Anna H. Wu, Xiaohong R. Yang, Wei Zheng, Alison M. Dunning, Paul D.P. Pharoah, Douglas F. Easton, Roger L. Milne, Nilanjan Chatterjee, Marjanka K. Schmidt, Montserrat García‐Closas, Jenny Chang‐Claude

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British ColumbiaQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Cancer InstituteCancer Council Western AustraliaNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchVetenskapsrådetAgency for Science, Technology and ResearchSwedish Cancer FoundationNational Breast Cancer FoundationBundesministerium für Bildung und ForschungNational Institute for Health and Care ResearchWellcome TrustCancer Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftGovernment of CanadaCanadian Cancer SocietyFondation du cancer du sein du QuébecGenome CanadaDeutsches KrebsforschungszentrumNational Institutes of HealthUniversity of CaliforniaCalifornia Department of Public HealthSusan G. KomenCentre International de Recherche sur le CancerNational Institute of Environmental Health SciencesHellenic Health FoundationCenters for Disease Control and PreventionCalifornia Breast Cancer Research ProgramEuropean CommissionBreast Cancer Research FoundationU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBreast cancerOdds ratioMedicineConfidence intervalOncologyCancerEstrogen receptorPopulationGynecologyObstetricsInternal medicineCase-control studyLogistic regressionDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reproductive factors have been shown to be differentially associated with risk of estrogen receptor (ER)-positive and ER-negative breast cancer. However, their associations with intrinsic-like subtypes are less clear. METHODS: Analyses included up to 23 353 cases and 71 072 controls pooled from 31 population-based case-control or cohort studies in the Breast Cancer Association Consortium across 16 countries on 4 continents. Polytomous logistic regression was used to estimate the association between reproductive factors and risk of breast cancer by intrinsic-like subtypes (luminal A-like, luminal B-like, luminal B-HER2-like, HER2-enriched-like, and triple-negative breast cancer) and by invasiveness. All statistical tests were 2-sided. RESULTS: Compared with nulliparous women, parous women had a lower risk of luminal A-like, luminal B-like, luminal B-HER2-like, and HER2-enriched-like disease. This association was apparent only after approximately 10 years since last birth and became stronger with increasing time (odds ratio [OR] = 0.59, 95% confidence interval [CI] = 0.49 to 0.71; and OR = 0.36, 95% CI = 0.28 to 0.46 for multiparous women with luminal A-like tumors 20 to less than 25 years after last birth and 45 to less than 50 years after last birth, respectively). In contrast, parous women had a higher risk of triple-negative breast cancer right after their last birth (for multiparous women: OR = 3.12, 95% CI = 2.02 to 4.83) that was attenuated with time but persisted for decades (OR = 1.03, 95% CI = 0.79 to 1.34, for multiparous women 25 to less than 30 years after last birth). Older age at first birth (Pheterogeneity < .001 for triple-negative compared with luminal A-like breast cancer) and breastfeeding (Pheterogeneity < .001 for triple-negative compared with luminal A-like breast cancer) were associated with lower risk of triple-negative breast cancer but not with other disease subtypes. Younger age at menarche was associated with higher risk of all subtypes; older age at menopause was associated with higher risk of luminal A-like but not triple-negative breast cancer. Associations for in situ tumors were similar to luminal A-like. CONCLUSIONS: This large and comprehensive study demonstrates a distinct reproductive risk factor profile for triple-negative breast cancer compared with other subtypes, with implications for the understanding of disease etiology and risk prediction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,011
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,320 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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