Breast arterial calcification as a cardiovascular risk biomarker: A multicenter analysis of Indian women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast arterial calcification (BAC) visible on routine screening mammography is emerging as a potential marker for cardiovascular disease (CVD) risk in women. This study pooled data from three institutional cohorts in India to evaluate the association between BAC, angiographically confirmed coronary artery disease (CAD), and survival outcomes. Materials and Methods: We retrospectively analyzed mammograms from three cohorts: a screening population (2020–2021, n = 335), a breast cancer cohort (2013–2017), and a mixed screening/diagnostic group (2019–2023). BAC was graded (0–3) as per the Canadian Society of Breast Imaging criteria. Primary endpoints included obstructive CAD (≥50% stenosis) and all-cause mortality. Multivariable logistic regression and Cox models were adjusted for traditional risk factors (age, diabetes, hypertension, and dyslipidemia). Results: BAC prevalence in the screening cohort was 11.3%. Obstructive CAD was significantly more frequent in BAC-positive women (83.9%) compared to BAC-negative (4.0%), with an adjusted odds ratio of 32.1 (95% confidence interval: 11.4–90.8; P < 0.001). In the breast cancer cohort, BAC-positive women had a significantly lower median survival (28.6 vs. 43.6 months; hazard ratio = 1.92, P = 0.02). These findings were consistent across all cohorts. Conclusions: BAC independently predicts obstructive CAD and poorer survival among Indian women, beyond traditional risk factors. Routine BAC reporting in mammography and integrated cardio-oncology referrals may enhance cost-effective CVD risk stratification in India.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».