MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386467333 · doi:10.1080/13697137.2023.2249813

Lack of evidence that progesterone in ovulatory cycles causes breast cancer

2023· article· en· W4386467333 sur OpenAlexaff
Anne Gompel, Vanadin Seifert‐Klauss, James A. Simon, Jerilynn C. Prior

Notice bibliographique

RevueClimacteric · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineProgestinCancerOncologyHormoneGynecologyInternal medicinePhysiologyObstetricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recent Perspective article asserted that progesterone secretion during ovulatory cycles is the cause of breast cancer. However, we challenge most of the evidence developed in this publication. First, there is a lack of evidence that progesterone is mutagenic for breast cells. Cause of a cancer should mean initiation by mutation, as opposed to promotion. Second, subclinical ovulatory disturbances occur rather frequently in normal-length menstrual cycles. Third, the authors attribute a potential carcinogenic effect to progesterone secreted during menstrual cycles but not to progesterone during pregnancy. They did not discuss breast cancer evidence from progesterone/progestin therapeutics. They argue that in genetic primary amenorrhea, a hypothetic lower risk of breast cancer could be due to the lack of progesterone, despite the progesterone/progestin in hormone replacements these women receive. Fourth, they advocate a regulatory effect of progesterone on several genes potentially involved in cancer genesis. In particular, they attribute a lower risk of breast cancer in women with Mayer-Rokitansky-Küster-Hauser syndrome to a defect in the progesterone-stimulated Wnt4 gene. However, this defect is only present in a small subset. Thus, the postulated progesterone breast cancer risk is unconvincing, which we discuss point by point in this commentary.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0090,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,120 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimactericMême sujetOvarian cancer diagnosis and treatmentTravaux en français237 207