Abstract B011: Associations between county-level air pollutants and early-onset breast cancer incidence rates in the U.S
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The incidence of early-onset breast cancer, diagnosed before age 50 years, has increased significantly in the U.S. and globally in recent decades. While various genetic factors have been implicated in the development of early-onset breast cancer, the role of environmental exposures remains unclear. This study examined associations between ambient air pollution measures and early-onset breast cancer incidence rates in the U.S. Methods: We conducted an ecological analysis of county-level associations between particulate matter <2.5 micrometers (PM2.5) and Nitrogen Dioxide (NO2) exposures (averaged from 2002-2006) and age-adjusted early-onset breast cancer rates (averaged from 2017-2021), accounting for a potential latency period between exposure and diagnosis. The study included 1,422 U.S. counties with available data on pollutants and age-adjusted early-onset breast cancer incidence rates. Generalized additive models were used to estimate associations between pollutants (PM2.5 and NO2 ) and early-onset breast cancer incidence rates, adjusting for county-level prevalence of physical inactivity, college education attainment, poverty, and proportions of Hispanic and non-Hispanic Black populations. Results: After adjusting for confounders, PM2.5 was significantly inversely associated with early-onset breast cancer rates (Tertile 2 vs. Tertile 1: b = -1.66, p=0.01; Tertile 3 vs. Tertile 1: b = -1.85, p=0.01). Similar inverse associations were observed for NO2 (Tertile 2 vs. Tertile 1: b = -1.97, p<0.01); Tertile 3 vs. Tertile 1: b=-2.59, p<0.01). A significant non-linear association between PM2.5 (per 10-unit increase) and early-onset breast cancer rates was detected (estimated degrees of freedom (EDF) = 3.2, p=0.014), with rates increasing up to approximately 10 mcg/m3, then declining at higher concentrations. Conclusion: These findings suggest inverse associations between higher tertiles of PM2.5 and NO2 exposure and early-onset breast cancer rates. However, the observed non-linear relationship between PM2.5 and early-onset breast cancer indicates a possible threshold effect or residual confounding at higher PM2.5 exposure levels. These results underscore the complexity of modeling environmental risk and highlight the need for further research to confirm these findings and investigate underlying biological mechanisms for potential threshold effects. If confirmed, the findings suggest that public health interventions to mitigate air pollution should also target areas with intermediate levels of pollution. Citation Format: Anna L. Fischer, Guoli Zhou, Kelly A. Hirko. Associations between county-level air pollutants and early-onset breast cancer incidence rates in the U.S [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr B011.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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.
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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 ».