Trajectories of body fatness in adulthood and the risk of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While excess body fatness in older adulthood has been linked to ovarian cancer, the influence of changes in body fatness over time is unclear. This study examined the association between adulthood trajectories of body mass index (BMI), a proxy for body fatness, and ovarian cancer. METHODS: In a population-based case-control study (440 cases, 820 controls), we used a group-based trajectory approach to identify BMI trajectories from age 20-70. Using unconditional logistic regression, we estimated adjusted odds ratios (aOR) and 95 % confidence intervals (95 % CI) for the associations between the estimated trajectories and ovarian cancer. RESULTS: We identified three distinct BMI trajectories: a normal-stable trajectory, a normal-to-overweight trajectory and an overweight-to-obese trajectory, which included 63.2 %, 31.0 % and 6.8 % of the population, respectively. Multivariable aORs suggested that participants with normal weight at the onset of adulthood who became overweight over their adulthood time did not differ in their risk of ovarian cancer compared to those who maintained a normal weight throughout adulthood (aOR (95 %CI): 0.89 (0.69-1.16)). Among those in the overweight-to-obese trajectory, the aOR (95 %CI) was 1.45 (0.87-2.43), and thus in the direction of an increased ovarian cancer risk compared to those who maintained a normal weight. CONCLUSION: Our findings underscore the need for further research to clarify the role of body fatness across the lifetime in the etiology of ovarian cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».