Weight regain and breast cancer-related biomarkers following an exercise intervention in postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epidemiologic studies have reported associations between weight fluctuations and postmenopausal breast cancer risk, however, the biological markers involved in this association are unknown. This study aimed to explore the associations between breast cancer-related biomarkers and weight regain following exercise-induced weight loss. Methods: From the 400 participants included in the Breast Cancer and Exercise Trial in Alberta, a total of 214 lost weight during the intervention and had follow-up blood samples, body composition and covariate measurements. Outcomes were measured at baseline, 12-months (end of the study) and 24-months (follow-up). Results: During follow-up, weight regain was 1.80 kg (95% CI: -0.40, 3.90), and was significantly associated with increases in estradiol (treatment effect ratio (TER) = 1.03, 95% CI: 1.01, 1.04), estrone (TER = 1.02, 95% CI: 1.01, 1.03), free estradiol (TER = 1.04, 95% CI: 1.02, 1.05), the homeostatic model assessment for insulin resistance (TER = 1.03, 95% CI: 1.02, 1.05), insulin (TER = 1.03, 95% CI: 1.01, 1.04), and decreases in sex hormone binding globulin (SHBG) (TER= 0.98, 95% CI: 0.97, 0.99) levels. Non-statistically significant associations were found for glucose and CRP. Furthermore, a statistically significant linear trend of increasing levels for all biomarkers, and decreasing SHBG, across weight regain categories was found. Conclusions: These results suggest that weight regain following exercise-induced weight loss is associated with breast cancer-related biomarker changes. Impact: These findings provide evidence to support the importance of developing effective strategies to prevent weight regain and consequently, decrease postmenopausal breast cancer risk via changes in adiposity-related biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».