May isoflavones prevent breast cancer risk?
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer still represents a challenge in Brazil, as it is the most frequent malignant neoplasm with more than 14,000 deaths recorded in 2014.It is the leading cause of death in the female population 1 .It is also commonly diagnosed among women in Western countries as the second leading cause of cancer 2 .It is the sixth leading cause of mortality among women, after acute myocardial infarction, pneumonia, diabetes, stroke, and chronic obstructive pulmonary disease.Breast cancer is a heterogeneous disease and can be classified by clinical, histopathological, and molecular parameters 3 .In this classification, the estrogen receptors play an important role and seem to influence the development of breast neoplasms or response to treatment 4 .However, women with breast cancer face the consequences of hypoestrogenism due to chemotherapy treatment or being postmenopausal.Thus, several substances are being suggested to reduce the vasomotor symptoms that appear in these women.The effects of soy isoflavones, due to their structural similarity and molecular size that resemble estrogens, have the ability to bind with greater affinity to estrogen beta-receptors; for this reason, they are called phytoestrogens [5][6][7] .The binding of phytoestrogen to the receptor can result in partial activation of the receptor (agonist effect) or displacement of estrogen molecules, thus reducing receptor activation (antagonistic effect) 8 .Intake of soy at high dosages may have a statistically significant reduction in breast cancer risk 9 .Epidemiological studies show that soy consumption is associated with low incidences of hormone-dependent cancers, including breast and prostate cancer in Western countries 10 .However, there are other components in soy that can also have a biological effect and there is a substitution in these countries of animal protein for soy protein.Therefore, this is still a controversial point 11 .
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».