Wavelength-resolved measures of outdoor artificial light at night and breast cancer risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outdoor artificial light at night (ALAN) may increase breast cancer risk by suppressing melatonin secretion, an effect influenced by light intensity and wavelength. OBJECTIVES: We evaluated the association of multiple ALAN measures with breast cancer risk. METHODS: We pooled data from two cohort studies (baseline: 2009-2016; n = 24,793 female participants, 674 breast cancer cases). ALAN exposures at residential addresses were estimated using images taken from the International Space Station (2011-2013; ∼30-meter spatial resolution). Measures included average visual radiance (i.e., brightness), average melatonin suppression index (MSI), which quantifies the extent to which light suppresses melatonin, and their product (average impact MSI). Cox proportional hazards regression, adjusted for breast cancer risk factors and built environment features, was used to generate hazard ratios with 95 % confidence intervals (CI) for the associations between ALAN and breast cancer incidence. We also explored associations with breast cancer subtypes (invasive ductal, luminal A, postmenopausal) and among participants self-reporting light entering their rooms while sleeping. RESULTS: No statistically significant associations were observed in the overall study population. Among women reporting light entering their rooms, statistically significant associations of average impact MSI with breast cancer risk, overall and across each subtype, were observed. For example, those in the highest versus lowest tertile of average impact MSI had a 1.53-fold increased hazard of overall breast cancer (95 % CI: 1.18-1.98). DISCUSSION: Our findings suggest that outdoor ALAN is associated with increased risk of breast cancer and that both intensity and wavelength of light should be considered when evaluating ALAN exposures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,015 | 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 ».