MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4375852712 · doi:10.21203/rs.3.rs-2883575/v1

Host, reproductive, and lifestyle factors in relation to quantitative histologic metrics of the normal breast

2023· preprint· en· W4375852712 sur OpenAlexaff
Mustapha Abubakar, Alyssa Klein, Shaoqi Fan, Scott M. Lawrence, Karun Mutreja, Jill E. Henry, Ruth M. Pfeiffer, Máire A. Duggan, Gretchen L. Gierach

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésStromal cellAdipose tissueEpidemiologyBreast cancerConfidence intervalEpitheliumMedicineBiopsyStromaMammary glandPathologyPhysiologyBiologyInternal medicineCancerImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Emerging data indicate that variations in quantitative epithelial and stromal tissue composition and their relative abundance in benign breast biopsies independently impact risk of future invasive breast cancer. To gain further insights into breast cancer etiopathogenesis, we investigated associations between epidemiological factors and quantitative tissue composition metrics of the normal breast. Methods The study participants were 4,108 healthy women ages 18-75 years who voluntarily donated breast tissue to the US-based Susan G. Komen Tissue Bank (KTB; 2008-2019). Using high-accuracy machine-learning algorithms, we quantified the percentage of epithelial, stromal, adipose, and fibroglandular tissue, as well as the proportion of fibroglandular tissue that is epithelium relative to stroma (i.e., epithelium-to-stroma proportion, ESP) on digitized hematoxylin and eosin (H&E)-stained normal breast biopsy specimens. Data on epidemiological factors were obtained from participants using a detailed questionnaire administered at the time of tissue donation. Associations between square root transformed tissue metrics and epidemiological factors were investigated using multivariable linear regression models. Results With increasing age, the amount of stromal, epithelial, and fibroglandular tissue declined and adipose tissue increased, while that of ESP demonstrated a bimodal pattern. Several epidemiological factors were associated with individual tissue composition metrics, impacting ESP as a result. Compared with premenopausal women, postmenopausal women had lower ESP [β (95% Confidence Interval (CI))= -0.28 (-0.04 to -0.013); P <0.001] with ESP peaks at 30-40 years and 60-70 years among pre- and post-menopausal women, respectively. ESP was higher among gravid than nulligravid women [β (95%CI)= 0.19 (0.08-0.30); P <0.001], increasing with increasing number of live births ( P -trend <0.001). A positive family history of breast cancer was associated with higher ESP [β (95%CI)= 0.13 (0.02-0.25); P =0.02]. Further, overweight [β (95%CI)= 0.18 (0.06-0.30); P =0.004] or obese [β (95%CI)= 0.33 (0.21-0.44); P <0.0001] women had higher ESP than those with normal body mass index (BMI), while Black women had higher ESP than White women [β (95%CI)= 0.13 (0.01-0.26); P =0.03]. Conclusion Our findings provide strong epidemiological evidence on the potential role of joint variations in stromal-epithelial tissue composition in the etiopathogenesis of breast cancer and underscore the need for further research into how exposure-tissue interactions shape breast cancer development and etiologic heterogeneity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,432
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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetCancer Risks and FactorsTravaux en français237 207