Metabolic syndrome and risks of breast cancer outcomes for luminal, triple-negative, and HER2-overexpressing subtypes

乳腺癌 医学 内科学 代谢综合征 肿瘤科 癌症 雌激素受体 队列 人口 前瞻性队列研究 三阴性乳腺癌 比例危险模型 妇科 肥胖 环境卫生
作者
Nicole C. Loroña,Megan Othus,Kathleen E. Malone,Hannah M. Linden,Mei‐Tzu C. Tang,Christopher I. Li
出处
期刊:Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention [American Association for Cancer Research]
标识
DOI:10.1158/1055-9965.epi-24-1167
摘要

Abstract Background: We evaluated the association between metabolic syndrome (obesity plus two metabolic risk factors) and breast cancer outcomes according to molecular subtype. Methods: This population-based prospective cohort consisted of 3,267 women aged 20-69 diagnosed with a first primary invasive breast cancer from 2004-2015 in the Seattle–Puget Sound region. Breast cancer was categorized into three subtypes based on estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) expression: luminal (ER+), triple-negative (ER-/PR-/HER2-), and HER2-overexpressing (H2E) (ER-/HER2+). We used time-varying Cox models to assess the association between prevalent and incident metabolic syndrome and risks of recurrence, breast cancer-specific mortality, and all-cause mortality. Results: Metabolic syndrome was associated with a greater risk of recurrence (HR:3.24; 95% CI:1.13-9.33) and breast cancer-specific mortality (HR:5.34; 95% CI:2.32-12.31) only for the H2E subtype, and greater risks of all-cause mortality for luminal (HR:1.92; 95% CI:1.37-2.68), H2E (HR:5.09; 95% CI:2.51-10.32), and all cases combined (HR:1.90; 95% CI:1.42,2.53). We also observed heterogeneity in recurrence and mortality outcomes across specific components of metabolic syndrome and molecular subtypes. Conclusions: Metabolic syndrome is associated with all-cause mortality among women with breast cancer and with breast cancer-specific mortality among women with the H2E subtype. Impact: These results highlight the importance of managing comorbidities to decrease the risk for adverse outcomes among breast cancer survivors.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
wanci应助小牛采纳,获得10
刚刚
FashionBoy应助11采纳,获得10
刚刚
bkagyin应助龙潭鑫采纳,获得10
刚刚
比比拉布发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
袋袋发布了新的文献求助10
1秒前
墨锦发布了新的文献求助10
2秒前
还不错的橙子完成签到,获得积分10
3秒前
可爱的函函应助求求了采纳,获得10
4秒前
5秒前
绿鬼蓝完成签到 ,获得积分10
5秒前
今后应助大王叫我来巡山采纳,获得10
5秒前
5秒前
6秒前
wanzhh19完成签到,获得积分20
7秒前
独特忆灵完成签到,获得积分10
7秒前
搜集达人应助nana采纳,获得10
8秒前
GY关闭了GY文献求助
8秒前
aixiaoming0503完成签到,获得积分0
8秒前
9秒前
张鹏鹏发布了新的文献求助30
9秒前
Sweeney发布了新的文献求助10
9秒前
吉以寒完成签到,获得积分10
9秒前
xxyy完成签到,获得积分10
11秒前
你听得到完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
英姑应助Austin采纳,获得10
12秒前
xxyy发布了新的文献求助10
14秒前
萌農完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
16秒前
养乐多完成签到,获得积分10
16秒前
无情芷珊发布了新的文献求助10
17秒前
小牛发布了新的文献求助10
17秒前
12356完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
从容的丹南完成签到 ,获得积分10
18秒前
jiao完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
核安全综合知识2024版 500
Photothermal Science and Techniques 500
Digital Displacement Hydrostatic Transmission for Rotorcraft and Distributed Propulsion 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7707755
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9265209
关于积分的说明 20053372
捐赠科研通 7284216
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3296106
关于科研通互助平台的介绍 2451002
邀请新用户注册赠送积分活动 2303106