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Enregistrement W4396587097 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po4-09-03

Abstract PO4-09-03: Environmental Metal Exposures and Breast Cancer Risk: A Prospective Study of Nationally Representative Canadian Data

2024· article· en· W4396587097 sur OpenAlexaffabout
Katherine Pullella, Jan Lubiński, Anthony J. Hanley, Shelley A. Harris, Steven A. Narod, Joanne Kotsopoulos

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineEnvironmental healthCancerProspective cohort studyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The impact of metal exposure on breast cancer risk remains unclear. Studies have explored metals independently with limited investigation into chronic exposures and mixture analyses. This project describes exposure to eight heavy and essential metals and evaluates the association between metals and breast cancer risk, independently and in a mixture, among Canadian women. Methods: Demographic information and concentrations of urinary or blood metal biomarkers from 2007-2017 of the Canadian Health Measures Survey (CHMS) were analyzed. Incident breast cancers were ascertained through linkage to the Canadian Cancer Registry. Metal exposure was described using weighted percentiles and categorized by tertiles. Cox proportional hazards regression was used to estimate hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for metal exposure and breast cancer risk. Quantile g-computation was used to estimate the joint association between metal exposure and breast cancer risk. Results: This analysis included 5,100 women (mean age 44.6 years) with an average follow-up of 6.6 years. Higher urinary arsenic (> 13.0 µg/L) and cadmium (> 10.0 µg/L) had a significant increased risk of breast cancer (HR Arsenic T3 vs. T1 = 2.05; 95%CI 1.05-3.94; HR Cadmium T3 vs. T1 = 1.71; 95%CI 1.01 – 5.87). Analyses into the joint association between the metal exposure mixture and breast cancer risk are ongoing, and matrix results will be presented. Conclusion: This represents the first evaluation of metal exposure and breast cancer risk in a nationally representative cohort. Our findings suggest that arsenic and cadmium, even at low levels, may be associated with an increased risk of breast cancer. These findings can inform population-level interventions to reduce the burden of cancer in Canada. Citation Format: Katherine Pullella, Jan Lubinski, Anthony Hanley, Shelley Harris, Steven Narod, Joanne Kotsopoulos. Environmental Metal Exposures and Breast Cancer Risk: A Prospective Study of Nationally Representative Canadian Data [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO4-09-03.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,349 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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