Reproductive factors and mammographic density within the International Consortium of Mammographic Density: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Elevated mammographic density (MD) for a woman's age and body mass index (BMI) is an established breast cancer risk factor. The relationship of parity, age at first birth, and breastfeeding with MD is less clear. We examined the associations of these factors with MD within the International Consortium of Mammographic Density (ICMD). METHODS: ICMD is a consortium of 27 studies with pooled individual-level epidemiological and MD data from 11,755 women without breast cancer aged 35-85 years from 22 countries, capturing 40 country-& ethnicity-specific population groups. MD was measured using the area-based tool Cumulus. Meta-analyses across population groups and pooled analyses were used to examine linear regression associations of square-root (√) transformed MD measures (percent MD (PMD), dense area (DA), and non-dense area (NDA)) with parity, age at first birth, ever/never breastfed and lifetime breastfeeding duration. Models were adjusted for age at mammogram, age at menarche, BMI, menopausal status, use of hormone replacement therapy, calibration method, mammogram view and reader, and parity and age at first birth when not the association of interest. RESULTS: Among 10,988 women included in these analyses, 90.1% (n = 9,895) were parous, of whom 13% (n = 1,286) had ≥ five births. The mean age at first birth was 24.3 years (Standard deviation = 5.1). Increasing parity (per birth) was inversely associated with √PMD (β: - 0.05, 95% confidence interval (CI): - 0.07, - 0.03) and √DA (β: - 0.08, 95% CI: - 0.12, - 0.05) with this trend evident until at least nine births. Women who were older at first birth (per five-year increase) had higher √PMD (β:0.06, 95% CI:0.03, 0.10) and √DA (β:0.06, 95% CI:0.02, 0.10), and lower √NDA (β: - 0.06, 95% CI: - 0.11, - 0.01). In stratified analyses, this association was only evident in women who were post-menopausal at MD assessment. Among parous women, no associations were found between ever/never breastfed or lifetime breastfeeding duration (per six-month increase) and √MD. CONCLUSIONS: Associations with higher parity and older age at first birth with √MD were consistent with the direction of their respective associations with breast cancer risk. Further research is needed to understand reproductive factor-related differences in the composition of breast tissue and their associations with breast cancer risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».