Kejadian Mortalitas Wanita dengan Kanker Payudara Berdasarkan \nIndek Massa Tubuh (BMI): Tinjauan Naratif \nIncident Of Mortality In Women With Breast Cancer Based On Body Mass \nIndex (BMI): A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer found in women of all types of cancer in the \nworld. The relationship between body mass index and the death rate from breast cancer \nin women has drawn attention recently. This study sought to ascertain the relevance of \nthe variation in death rates between women with breast cancer who had a normal body \nmass index (BMI) and those who had a BMI of ≥25. Preferred Reporting Items for \nSystematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) references were used to guide the \nnarrative review process in this investigation. The Newcastle-Ottawa Scale for cohort \ndesign studies and the Robins-I test for single-arm experimental design studies were used \nto assess the quality of the articles. The data source consisted of 142 Pubmed \npublications published between 2016 and 2023. The analysis's findings revealed \ndifferences between the five publications that discussed the connection between obesity \nand breast cancer. The development of breast cancer is linked to an increase in leptin \nand estrogen, which is consistent with an increase in fat. It is concluded that individuals \nwith a body mass index (BMI) of ≥ 25 had a poorer chance of surviving breast cancer \nthan patients with a normal BMI.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».