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Enregistrement W4416431208 · doi:10.1016/j.esmorw.2025.100632

Trends in smoking and obesity prevalence at breast cancer diagnosis: results from a 35-year real-world observational study

2025· article· en· W4416431208 sur OpenAlexafffundabout
R.D.S. Gbessemehlan, Fei Long, N.K.D. Adenyo, Alexis F. Turgeon, Ariane Boubaker, Christian Laflamme, Julie Lemieux, Hussein Abdul Nabi

Notice bibliographique

RevueESMO Real World Data and Digital Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéHealth Research
Mots-clésObesityBreast cancerIncidence (geometry)Confidence intervalPublic healthObservational studyEpidemiologyCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer (BC) is the most commonly diagnosed cancer among women. Understanding long-term trends in modifiable risk factors at the time of diagnosis is essential to inform and evaluate the effectiveness of BC prevention strategies. This study assessed 35-year trends in the prevalence of two modifiable risk factors—obesity and smoking—among BC women. We conducted a retrospective cohort study including 14 595 women diagnosed with BC at the Centre des maladies du sein in Quebec City, Canada, between 1987 and 2021. Prevalence ratios (PRs) for obesity and smoking were estimated using multivariable log-binomial regression models adjusted for demographic and clinical characteristics. Over the 35-year period, obesity prevalence at diagnosis significantly increased [PR 1.19; 95% confidence interval (CI) 1.15-1.24; P < 0.0001], while smoking prevalence declined (PR 0.92; 95% CI 0.89-0.95; P < 0.0001). Stratified analyses showed more pronounced increase in obesity (PR 1.40; 95% CI 1.25-1.57; P < 0.0001) and decline in smoking (PR 0.82; 95% CI 0.78-0.86; P < 0.0001) among premenopausal women, compared with postmenopausal women (obesity: PR 1.16; 95% CI 1.11-1.21; P < 0.0001; smoking: PR 0.97; 95% CI 0.93-1.01; P = 0.1555). The rising prevalence of obesity among BC patients at diagnosis underscores the need to strengthen public health efforts targeting obesity prevention. While anti-smoking measures appear to have been effective, additional strategies are warranted to address the growing burden of obesity and its potential impact on BC incidence in Canada and elsewhere. • Smoking at diagnosis declined over 35 years, reflecting effective interventions. • Obesity rates rose, revealing a growing concern among breast cancer patients. • Changes in smoking and obesity were most apparent in premenopausal patients. • Obesity prevention—especially in young women—needs stronger focus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,297
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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