Association between estimated cardiorespiratory fitness and breast cancer: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the association between cardiorespiratory fitness (CRF) and the risk of breast cancer in postmenopausal women. METHODS: 80th percentile within 10-year age bands. Fine and Gray regression was used to examine the association between eCRF and breast cancer risk, accounting for both non-breast cancer diagnoses and all-cause mortality as competing risks. Age was used as the time scale. Several different models were produced, including those adjusting for known breast cancer risk factors, and stratified by measures of body fat (body mass index and per cent body fat). RESULTS: Over a median follow-up of 11.0 years there were 529 cases of invasive breast cancer, 1623 cases of non-breast cancer disease and 241 deaths. With adjustment for breast cancer risk factors, high eCRF was associated with a 24% (subdistribution HR (SDHR) 0.76, 95% CI 0.60 to 0.97) lower risk of breast cancer. When stratified by measures of body fat, we found evidence of effect measure modification. Mainly, having high eCRF was only associated with a lower risk of breast cancer among those classified as having overweight/obesity (SDHR 0.33, 95% CI 0.11 to 1.01) or percentage body fat above the 1st quintile (SDHR 0.65, 95% CI 0.45 to 0.94). CONCLUSION: Having higher CRF may be a protective factor against breast cancer in postmenopausal women but only for women with elevated body fat.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».