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Enregistrement W4312111805

Mammographic density parameters and breast cancer tumor characteristics among postmenopausal women

2019· article· en· W4312111805 sur OpenAlexaboutno aff
Velásquez García HA, Gotay CC, Wilson CM, Lohrisch CA, Lai AS, Aronson KJ, Spinelli JJ

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMAMMOGRAPHIC DENSITYPostmenopausal womenBreast cancerMedicineCancerOncologyMammographyBreast densityObstetricsGynecologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Héctor A Velásquez García,1,2 Carolyn C Gotay,1 Christine M Wilson,3 Caroline A Lohrisch,4 Agnes S Lai,2 Kristan J Aronson,5 John J Spinelli1,21School of Population and Public Health, University of British Columbia, Vancouver, BC, Canada; 2Population Oncology, BC Cancer, Vancouver, BC, Canada; 3Screening Mammography Program, BC Cancer, Vancouver, BC, Canada; 4Department of Medical Oncology, BC Cancer, Vancouver, BC, Canada; 5Department of Public Health Sciences and Division of Cancer Care and Epidemiology, Cancer Research Institute, Queen’s University, Kingston, ON, CanadaCorrespondence: Héctor A Velásquez GarcíaPopulation Oncology, BC Cancer, 8 th floor, 686 West Broadway, Vancouver, BC V5Z 1G1, CanadaTel +1604 877 6068Fax +1 604 877 6212Email hector.velasquezgarcia@alumni.ubc.caPurpose: Mammographic density is an important breast cancer risk factor, although it is not clear whether the association differs across breast cancer tumor subtypes. We examined the association between indicators of mammographic density and breast cancer risk by tumor subtype among postmenopausal women by investigating heterogeneity across tumor characteristics.Methods: Mammographic density measures were determined for 477 breast cancer cases and 588 controls, all postmenopausal, in Vancouver, British Columbia, using digitized screening mammograms and Cumulus software. Mammographic dense (DA), non-dense (NDA), and percent dense (PDA) areas were treated as continuous covariates and categorized into quartiles according to the distribution in controls. For cases only, tests for heterogeneity between tumor subtypes were assessed by multinomial logistic regression. Associations between mammographic density and breast cancer risk were modeled for each subtype separately through unconditional logistic regression.Results: Heterogeneity was apparent for the association of PDA with tumor size (p-heterogeneity=0.04). Risk did not differ across the other assessed tumor characteristics (p-heterogeneity values >0.05).Conclusion: These findings do not provide strong evidence that mammographic density parameters differentially affect specific breast cancer tumor characteristics.Keywords: mammographic density, breast cancer, tumor characteristics, heterogeneity, multinomial logistic regression

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,383 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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