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Enregistrement W4389079962 · doi:10.1158/1055-9965.epi-23-0577

Correlates of Circulating Osteoprotegerin in Women with a Pathogenic or Likely Pathogenic Variant in the <i>BRCA1</i> Gene

2023· article· en· W4389079962 sur OpenAlexafffund
Sarah Sohyun Park, Tasnim Zaman, Shana J. Kim, Jennifer D. Brooks, Andy Kin On Wong, Jan Lubiński, Steven A. Narod, Leonardo Salmena, Joanne Kotsopoulos

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreWomen's College HospitalOsteoporosis CanadaUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPeter Gilgan FoundationCanada Research ChairsCanadian Cancer Society
Mots-clésOsteoprotegerinMedicineInternal medicineHormoneEndocrinologyFamily historyReceptorPhysiologyOncologyActivator (genetics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lower levels of osteoprotegerin (OPG), the decoy receptor for receptor activator of NFκB (RANK)-ligand, have been reported among women with a BRCA1 mutation, suggesting OPG may be marker of cancer risk. Whether various reproductive, hormonal, or lifestyle factors impact OPG levels in these women is unknown. METHODS: BRCA1 mutation carriers enrolled in a longitudinal study, no history of cancer, and a serum sample for OPG quantification, were included. Exposure information was collected through self-reported questionnaire at study enrollment and every 2 years thereafter. Serum OPG levels (pg/mL) were measured using an ELISA, and generalized linear models were used to assess the associations between reproductive, hormonal, and lifestyle exposures at the time of blood collection with serum OPG. Adjusted means were estimated using the fully adjusted model. RESULTS: A total of 701 women with a median age at blood collection of 39.0 years (18.0-82.0) were included. Older age (Spearman r = 0.24; P < 0.001) and current versus never smoking (98.82 vs. 86.24 pg/mL; Pcat < 0.001) were associated with significantly higher OPG, whereas ever versus never coffee consumption was associated with significantly lower OPG (85.92 vs. 94.05 pg/mL; Pcat = 0.03). There were no other significant associations for other exposures (P ≥ 0.06). The evaluated factors accounted for 7.5% of the variability in OPG. CONCLUSIONS: OPG is minimally influenced by hormonal and lifestyle factors among BRCA1 mutation carriers. IMPACT: These findings suggest that circulating OPG levels are not impacted by non-genetic factors in high-risk women.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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