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Enregistrement W4417201296 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-b019

Abstract B019: Lifestyle and reproductive factors and early-onset invasive epithelial ovarian cancer risk

2025· article· en· W4417201296 sur OpenAlexaffabout
Anita Koushik, Marie‐Hélène Mayrand, Ari N. Meguerditchian, Claudia Waddingham

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerOdds ratioLogistic regressionBody mass indexRisk factorPopulationEpithelial ovarian cancerSerous fluid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objective Epithelial ovarian cancer is typically diagnosed later in life, at a median age of 63 years. Early-onset ovarian cancer (<50 years of age) comprises roughly a fifth of all new diagnoses. Few risk factors are established for ovarian cancer, and there may be differences according to age at onset. Given this, we aimed to describe and explore whether associations with multiple lifestyle and reproductive risk factors differed between early and late-onset invasive ovarian cancer. Methods This study utilized data from a population-based case-control study conducted in Montreal, Canada from 2011 to 2016, including 364 incident cases of invasive epithelial ovarian cancer and 908 population controls frequency-matched to cases by age. Information on various lifestyle and reproductive factors were collected during in-person interviews. Unconditional logistic regression was used to estimate adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) between each factor and risk. To assess potential differences according to age at onset (early vs. late), models included an interaction term between the factor of interest and a binary age at diagnosis variable (<50 vs. 50+ years). The specific lifestyle and reproductive factors examined in this analysis included alcohol consumption, caffeine intake, vitamin D, residential air pollution, childhood body shape, adult body mass index, shift work, sleep, regular analgesic use, smoking, age at menarche, parity, age at first/last birth, oral contraceptive duration, and lifetime number of ovulatory cycles. Results Overall, 19.0% of all cases were early-onset (n=69). The distribution by histotype varied greatly, with high-grade serous comprising 43.5% of early-onset cancers vs. 72.2% of later-onset. The second most frequent histotype among early-onset cases was mucinous (14.5%). In addition, stage at diagnosis differed with 40.6% and 20.3% of early- and later-onset cases, respectively, diagnosed at stage 1 and 45.0% and 65.1% at stage 3/4. Among the lifestyle factors examined in relation to risk, lifetime intake of alcohol and caffeine as well as cumulative smoking exposure tended to be associated with an increased risk of early-onset ovarian cancer but showed a null association with later-onset cancer. Conversely, lifetime vitamin D exposure was associated with a reduced risk only for later-onset disease. Confidence intervals were wide for all results, and with other lifestyle factors, differences by age at onset were difficult to discern. For reproductive factors, observed associations were similar for early- and later-onset ovarian cancer, except for lifetime number of ovulatory cycles for which a positive association was stronger for early-onset cancers. Conclusion We observed some suggestion that certain lifestyle and reproductive factors may differently influence the risk of invasive epithelial ovarian cancer depending on age at onset. These differences may reflect differences in histotype distributions and pathogenesis. Further research is needed to better understand differences. Citation Format: Anita Koushik, Marie-Hélène Mayrand, Ari N. Meguerditchian, Claudia Waddingham. Lifestyle and reproductive factors and early-onset invasive epithelial ovarian cancer risk [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 B019.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,801

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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'admission2
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