Maternal age at first birth and uterine cancer risk: A comprehensive analysis using NHANES data (2003–2018)
Notice bibliographique
Résumé
• The study analyzed data from 7095 females using NHANES (2003–2018). • Adjusted odds ratios suggested reduced but non-significant odds of uterine cancer for later first births. • Results were similar with multiple imputation to address confounder missingness. • A sensitivity analysis with post-menopausal females also showed no association. Several reproductive factors, including parity and age at menarche, have been identified as risk factors for uterine cancers. However, the association between maternal age at first birth and uterine cancer remains conflicting. This cross-sectional study included females aged 20 years and older with at least one live birth across eight National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) cycles (2003–2018). We used design-adjusted logistic regression, with multiple imputation for missing data, to explore the association of age at first birth and uterine cancer. As a sensitivity analysis, the sample was restricted to post-menopausal females; logistic regression analyses were repeated. Among 7095 participants, 104 had uterine cancer. The adjusted odds ratio (aOR) for uterine cancer for participants with a first live birth at ≥25 years was 0.66 (95 % confidence interval (CI): 0.33–1.35) compared to those with a first birth at <20 years. For participants with a first birth between 20–24 years, the aOR was 0.93 (95 % CI: 0.51–1.69). Multiple imputation and sensitivity analyses yielded similar non-significant results. Our findings suggest no statistically significant association between maternal age at first live birth and uterine cancer, aligning with existing literature. Further research is needed to explore other reproductive factors and their role in uterine cancer risk.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».