L’excès de masse grasse chez l’enfant et le jeune adulte sur le risque de cancer épithélial de l’ovaire
Bibliographic record
Abstract
Contexte : L'excès de masse grasse dès l'enfance jusqu’à la jeune vie adulte peut entraîner des complications de santé à long terme chez les femmes, notamment un risque accru de cancer de l'ovaire. Cependant, ces périodes critiques ont été négligées dans les études passées. D’ailleurs, la jeune vie adulte (de la fin de l'adolescence au début de la trentaine) est une période propice à l’adoption de comportements de santé durables, notamment en matière d’alimentation. Améliorer la qualité de l’alimentation des femmes durant cette période pourrait limiter l’excès de masse grasse et ses effets à long terme. L'objectif global de cette recherche est donc d'examiner différents aspects de l’excès de masse grasse sur la santé des femmes, particulièrement sur le cancer de l’ovaire. Méthodes : Les données de deux études ont été exploitées. PROVAQ (Prevention du cancer de l’OVAaire au Québec) est une étude cas-témoins sur les facteurs de risque du cancer de l’ovaire (498 cas et 908 témoins). Utilisant des régressions logistiques multivariables, les risques de cancer de l’ovaire ont été estimés en fonction de la masse grasse à l’enfance et pendant la vie adulte (reflétée par la modélisation de trajectoires groupées). L'étude NDIT (Nicotine Dependence In Teens) est une enquête longitudinale comportant des données sur la qualité de l'alimentation et des indicateurs de poids. L'association entre la qualité de l'alimentation et le changement de poids a été estimée chez 229 femmes au début de l'âge adulte à l'aide de modèles de régression linéaire. Résultats : Une masse grasse élevée à l'enfance et une trajectoire depuis le début de la vie adulte marquée par l’exposition persistante à un excès de masse grasse (c.-à-d. progresser du surpoids à la l’obésité) ont été associées à des risques accrus de cancer de l'ovaire. Focalisant sur la jeune vie adulte, en moyenne, une meilleure qualité de l'alimentation était potentiellement associée à un poids relativement stable chez les femmes de poids normal, et à une réduction chez celles en surpoids ou obèses. Toutefois, la précision de ces associations était limitée. Conclusion : Les résultats soulignent l'importance de prendre en compte l'exposition à la masse grasse tôt dans la vie ainsi que sa nature changeante (telle que montrée par les trajectoires de masse grasse) pour améliorer la compréhension de l'étiologie du cancer de l'ovaire. De plus, les résultats soutiennent le besoin d’explorer sur de plus larges échantillons les effets potentiels d'une meilleure alimentation pour le contrôle du poids chez le jeune adulte.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".