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Enregistrement W4313895257 · doi:10.1158/1538-7755.disp22-b102

Abstract B102: Multigenerational socioeconomic status and breast tissue composition in mothers and their adolescent daughters: Findings from a multiethnic cohort in New York City

2023· article· en· W4313895257 sur OpenAlexaff
Rebecca D. Kehm, Parisa Tehranifar, E. Jane Walter, Melissa White, Sabine Oskar, Julie B. Herbstman, Frederica P. Perera, Lothar Lilge, Rachel L. Miller, Mary Beth Terry

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerSocioeconomic statusDemographyMedicineDaughterSocial classCohort studyCohortBreast developmentGerontologyPopulationEndocrinologyCancerInternal medicineEnvironmental healthHormoneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Social environment may influence breast tissue composition and breast cancer risk through shaping risk factors operating in early life, adolescence, and adulthood. Socioeconomic status (SES) has been positively associated with breast cancer risk, and mammography studies in women in middle to late adulthood suggest the association might be mediated by the positive relationship between higher SES and higher breast density. Yet, the impact of SES on breast tissue composition earlier in the lifecourse has not been examined, thus limiting the ability to elucidate lifecourse social influences and pathways in the development of breast cancer. In this study, we examined if SES is associated with breast tissue composition in a New York City cohort of 216 Black and Hispanic adolescent girls (aged 11-20 years) and their mothers (aged 29-55 years). We used optical spectroscopy to measure breast tissue chromophores including water content, lipid content, and collagen content, as well as a combined optical index measure. Previous studies have shown that these measures positively (water, collagen, optical index) or negatively (lipid) correlate with mammographic breast density. Questionnaires captured SES indicators at different timepoints across generations: grandparents’ highest level of education; mother’s highest level of education at daughter’s birth; mother’s highest level of education at breast measurement; household income at daughter’s birth; and public assistance at daughter’s birth. We evaluated associations using multivariable linear regression models adjusted for age at breast measurement, percent body fat at breast measurement, race/ethnicity, and mother’s birth country. We tested for additive effect modification by age at breast measurement. In daughters, higher mother’s education at birth was associated with lower lipid content (≥ bachelor’s degree vs. < high school degree, β: -6.96, 95% CI: -13.64, -0.27), and higher grandmother’s education was associated with higher water content (≥ some college vs. < elementary school, β: 3.77, 95% CI: 0.58, 6.97). In mothers, higher household income was associated with lower lipid content ($20,000-80,000 vs. < $10,000, β: -4.26, 95% CI: -7.93, -0.59) and higher optical index (β: 0.30, 95% CI: 0.01, 0.58), while not being on public assistance was associated with higher collagen content (β: 2.54, 95% CI: 0.74, 4.34). Mothers with some college education vs. high school degree or lower at daughter’s birth had higher water content (β: 3.81, 95% CI: 1.07, 6.54), but no association was found comparing mothers with bachelor’s degree or higher vs. high school degree or lower. Associations were not modified by age at breast measurement. This study provides novel data linking intergenerational and early life SES to breast tissue composition in adolescent girls independent of body fat and provides evidence consistent with previous mammography studies of a positive relationship between SES and breast density in adult women. Further studies are needed to explore the downstream factors mediating these relationships. Citation Format: Rebecca D. Kehm, Parisa Tehranifar, E. Jane Walter, Melissa L. White, Sabine Oskar, Julie B. Herbstman, Frederica Perera, Lothar Lilge, Rachel L. Miller, Mary Beth Terry. Multigenerational socioeconomic status and breast tissue composition in mothers and their adolescent daughters: Findings from a multiethnic cohort in New York City [abstract]. In: Proceedings of the 15th AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2022 Sep 16-19; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2022;31(1 Suppl):Abstract nr B102.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,280 · 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'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

Citations0
Publié2023
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