Correlates of Circulating Osteoprotegerin in Women with a Pathogenic or Likely Pathogenic Variant in the <i>BRCA1</i> Gene
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».