A comparison of various methods for measuring breast density and breast tissue composition in adolescent girls and women
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study compared different approaches to measuring breast density and breast tissue composition (BTC) in adolescent girls (n = 42, aged 14–16 years) and their mothers (n = 39, aged 36–61 years) from a cohort in Santiago, Chile. Optical spectroscopy (OS) was used to measure collagen, water, and lipid concentrations, which were combined into a percent breast density index (%BDI). A clinical dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) system calibrated to measure breast density provided percent fibroglandular volume (%FGV) from manually delineated images. After digitizing mammogram films, the percent mammographic breast density (%MBD) was measured using computer-assisted software. Partial correlation coefficients ( r partial ) were used to evaluate associations between breast density measures and BTC from these three different measurement approaches, adjusting for age and body mass index. %BDI from OS was associated with %FGV from DXA in adolescent girls ( r partial = 0.46, p -value = 0.003), but not in mothers ( r partial = 0.17, p -value = 0.32). In mothers, %FGV from DXA was associated with %MBD from mammograms ( r partial = 0.60, p -value < 0.001). These findings suggest that data from OS, DXA, and mammograms provide related but distinct information about breast density and BTC. Future studies should explore how the information provided by these different devices can be used for breast cancer risk prediction in cohorts of adolescent girls and women.
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 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 | 0,002 | 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.
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 ».