Biomarkeri de epidemiol de cancer Prev. Manuscris de autor; disponibil în PMC 2021 1 august.
Publicat în forma finală editată ca: Biomarkeri de epidemiol de cancer Prev. 2021 februarie; 30(2): 335–343.
doi: 10.1158/1055-9965.EPI-20-0764 PMC7984717 NIHMS1649033 PMID: 33219162
Maryam S. Farvid , 1 Rulla M. Tamimi , 1, 2, 3 Elizabeth M. Poole , 2, 4 Wendy Y. Chen ,
2, 5 Bernard A. Rosner , 2 Walter C. Willett , 1, 2, 6 Michelle D Holmes , 1, 2 și A. Heather Eliassen 1, 2
Informații despre autor Informații privind drepturile de autor și licență Declinare a răspunderii
Cancer Epidemiol Biomarkers Prev
Date asociate
Abstract
Fundal:
Am investigat asocierile indicelui glicemic alimentar (GI) post-diagnostic, încărcăturii glicemice (GL), indicelui de insulină (II) și încărcăturii de insulină (IL) cu mortalitatea specifică cancerului de sân și de toate cauzele.
Metode:
Printre 8.932 de femei cu cancer de sân în stadiul I-III identificate în Nurses’ Health Study (NHS) (1980-2010) și NHSII (1991-2011), am evaluat prospectiv asocierile dintre GI, GL, II și IL post-diagnostic. și mortalitatea specifică cancerului de sân și de toate cauzele. Participanții au completat un chestionar validat privind frecvența alimentelor la fiecare patru ani după diagnostic.
Rezultate:
În timpul urmăririi până în 2014 în NHS și 2015 în NHSII, au fost documentate 2.523 de decese, inclusiv 1.071 din cauza cancerului de sân. GL post-diagnostic mai mare a fost asociat cu un risc mai mare de mortalitate atât pentru cancerul de sân [raportul de risc (HR) Q5vsQ1 = 1,33, interval de încredere (IC) 95% = 1,09–1,63; Tendința P = 0,008] și mortalitatea de orice cauză (HR Q5vsQ1 = 1,26, IC 95% = 1,10–1,45; tendința P = 0,0006). O mortalitate mai mare de toate cauzele a fost observată și cu GI post-diagnostic mai mare (HR Q5vsQ1 =1,23, 95%CI=1,08–1,40; tendința P =0,001), II (HR Q5vsQ1 =1,20, 95%CI=1,04–1,38; P tendință = 0,005) și IL (HR Q5vsQ1=1,23, CI 95%=1,07–1,42; Tendința P = 0,0003). Asociațiile nu au fost modificate de receptorul de insulină sau de statutul receptorului de estrogen al tumorii sau de indicele de masă corporală.
Concluzii:
Am descoperit că GL alimentar mai mare, care reflectă răspunsul la glucoză postprandial, după un diagnostic de cancer de sân a fost asociat cu un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân. Dieta GI, GL, II și IL mai mare după un diagnostic de cancer de sân au fost asociate cu un risc mai mare de deces din orice cauză.
Impact:
Aceste rezultate sugerează că cantitatea și calitatea carbohidraților pot fi importante în prognosticul cancerului de sân.
Introducere
Insulina este un factor de creștere puternic ( 1 ) și dovezi substanțiale sugerează că nivelurile circulante ridicate de insulină pot contribui la un prognostic mai prost al cancerului de sân ( 2 ). Printre supraviețuitorii cancerului de sân cu diabet, utilizarea insulinei a fost asociată cu un risc mai mare atât de recidivă a cancerului de sân, cât și de mortalitate de orice cauză ( 3 , 4 ). În plus, tumorile sunt adesea constrânse din punct de vedere nutrițional din cauza creșterii lor rapide, iar nivelurile ridicate de glucoză din sânge pot promova progresia. Tipul, cantitatea și digestibilitatea carbohidraților ingerați sunt determinanți majori ai nivelului de glucoză din sânge postprandial și, prin urmare, a nivelurilor circulante de insulină ( 5 , 6 ) .), care ridică posibilitatea ca aceste tipuri de diete să fie dăunătoare celor 3,8 milioane de femei care trăiesc în Statele Unite cu cancer de sân ( 7 ). Indicele glicemic (IG) este o clasare a alimentelor specifice sau a dietelor totale bazată pe creșterea glucozei postprandiale pentru o cantitate fixă de carbohidrați totali și este, prin urmare, o măsură a calității carbohidraților. Încărcarea glicemică (GL) combină cantitatea de carbohidrați din alimente sau dietă și IG-ul acestuia, calculată ca produs, și, astfel, se leagă cel mai puternic de răspunsurile postprandiale la glucoză și insulină ( 6 , 8 ). Unele dovezi indică faptul că GI poate influența probabilitatea de a dezvolta cancer de sân ( 9). Într-o analiză anterioară din Nurses’ Health Study (NHS) în rândul participanților sănătoși, un GL alimentar ridicat a fost asociat cu o mortalitate mai mare de toate cauzele ( 10 ), dar dacă aceste aspecte ale dietei după diagnosticarea cancerului de sân influențează supraviețuirea rămâne necunoscut ( 11 ) . Având în vedere că majoritatea femeilor cu cancer de sân mor din alte cauze, atât supraviețuirea specifică cancerului de sân, cât și cea generală sunt importante.
Pe lângă carbohidrați, aportul alimentar de proteine și grăsimi poate induce secreția de insulină ( 12 ). Indicele de insulină alimentară (II) și scorurile încărcăturii de insulină (IL) clasifică alimentele care conțin energie în funcție de răspunsurile postprandiale la insulină ( 12 ). Prin urmare, utilizarea acestor măsuri poate indica mai direct rolul insulinei în supraviețuirea cancerului de sân. Studiile privind impactul II și IL asupra supraviețuirii cancerului de sân lipsesc însă.
Prin urmare, am examinat asocierile dintre GI, GL, II și IL dietetice post-diagnostic cu supraviețuirea cancerului de sân, utilizând evaluări alimentare repetate în NHS și în Studiul de sănătate al asistentelor II (NHSII). Disponibilitatea datelor dietetice pre-diagnostic a permis evaluarea asocierilor independente de diete înainte și după diagnosticul cu supraviețuirea. În plus, am examinat aceste asocieri în funcție de statutul receptorului de insulină (IR) și al receptorului de estrogen (ER) al tumorii.
Subiecte și Metode
Studiază Populația
Pentru această analiză, am folosit date din două studii de cohortă în curs: NHS, care a fost înființat în 1976, cu o înscriere de 121.700 de asistente medicale înregistrate din SUA, cu vârsta cuprinsă între 30 și 55 de ani, și NHSII, care a fost inițiat în 1989, cu o înscriere de 116.429 de asistente medicale înregistrate. în vârstă de 25-42 de ani. Femeile au fost incluse în analizele de supraviețuire dacă am confirmat diagnosticul de cancer de sân din 1980 până în 2010 în NHS și din 1991 până în 2011 în NHSII. Am exclus femeile din cauza lipsei informațiilor legate de dietă la cel puțin 12 luni de la diagnostic, aportului total de energie neplauzibil (<600 sau >3500 kcal/zi), lăsând necompletat mai mult de 70 de alimente, un diagnostic de cancer (cu excepția cancerului de piele non-melanom) înainte cancer de sân, boală în stadiul IV la diagnostic și informații lipsă despre stadiul bolii. Astfel, am inclus în analiză 8.932 de femei cu cancer de sân.
Sa considerat că completarea chestionarului implică consimțământ informat atunci când protocolul de studiu a fost aprobat în 1976 (NHS) și 1989 (NHSII) de către consiliile de revizuire instituționale ale Spitalului Brigham și Femei (Boston, MA) și Harvard TH Chan School of Public Health (Boston, MA) și cele ale registrelor participante, după caz. Studiile au fost efectuate în conformitate cu liniile directoare etice recunoscute (Declarația de la Helsinki).
Evaluarea aportului alimentar
În 1980, un chestionar semi-cantitativ de frecvență a alimentelor (FFQ) cu 61 de articole a fost administrat pentru prima dată participanților la NHS. Ulterior, un FFQ extins cu 116–130 de itemi a fost administrat în 1984, 1986 și ulterior la fiecare patru ani până în 2010. În NHSII, un FFQ similar cu aproximativ 130 de itemi a fost administrat în 1991 și la fiecare patru ani după aceea, până în 2011 chestionare disponibile ( la http://www.nurseshealthstudy.org/participants/questionnaires ). În toate aceste chestionare, s-a cerut frecvența consumului în ultimul an pentru o porție specifică din fiecare produs alimentar; răspunsurile cu variante multiple au variat de la „niciodată sau mai puțin de o dată/lună” la „de 6 sau de mai multe ori/zi”.
Valorile IG pentru alimentele care conțin carbohidrați, care reflectă creșterea nivelului de glucoză în plasmă postprandială în raport cu creșterea după ingestia aceleiași cantități de carbohidrați ca și glucoza, au fost obținute dintr-o bază de date publicată ( 6 ), suplimentată cu valori derivate din testarea directă a alimente pe chestionarul nostru de la Centrul de Nutriție al Universității din Toronto (Prof. David J. Jenkins). Valorile GL pentru alimente au fost calculate prin înmulțirea IG a acestora cu cantitatea de carbohidrați în grame. GL alimentar total pentru fiecare persoană a fost calculat prin însumarea contribuțiilor tuturor alimentelor consumate ( 6 , 13 ). IG dietetic global a fost determinat prin împărțirea GL dietetică medie la cantitatea totală de aport de carbohidrați ( 14 ).
Valorile II pentru alimentele care conțin energie au fost obținute din baza de date publicată (31 de alimente) ( 12 ), suplimentată cu valori derivate din testarea directă a alimentelor pe chestionarul nostru (73 de alimente) de la Universitatea din Sydney (Prof. Jennie Brand-Miller). II a fost determinat prin împărțirea ariei de sub curba de răspuns la insulină pentru 1000 KJ a fiecărui produs alimentar la aria de sub curba de răspuns la insulină pentru 1000 KJ de glucoză (aliment de referință) (15 ) . Pentru produsele alimentare rămase din FFQ, valorile II au fost derivate din rețetă, imputate și calculate. IL pentru alimente au fost determinate prin înmulțirea valorilor lor II cu cantitățile lor de energie, iar IL total pentru fiecare persoană a fost calculat prin însumarea contribuțiilor tuturor alimentelor consumate.
IL = ∑ [ insulinaindexdealimente×energieconţinutdealimente( kcal / porție )×frecvențădealimenteadmisie( porție / zi ) ]/100
Dieta totală II a fost determinată prin împărțirea IL dietei medii la aportul total de energie al acelei persoane.
II = IL × 100/ [ ∑ ( energieconţinutdealimente( kcal / porție )×frecvențădealimenteadmisie( portii / zi ) ]
Valorile nutritive (carbohidrați, proteine, grăsimi și fibre), alcool și energie din alimente și băuturi au fost obținute din baza de date despre compoziția alimentelor de la Universitatea Harvard. Baza de date privind compoziția alimentelor a fost actualizată la fiecare patru ani pentru a ține seama de schimbările în aprovizionarea cu alimente. IG dietetic, GL, II, IL, carbohidrați, proteine, grăsimi și fibre au fost ajustate energetic prin utilizarea reziduurilor din regresia factorilor dietetici asupra aportului total de energie proteine, grăsimi și fibre au fost ajustate energetic prin utilizarea reziduurilor din regresia indicilor dietei asupra aportului total de energie ( 16). Primele aporturi post-diagnostic ajustate de energie GI, GL, II, IL, carbohidrați, proteine, grăsimi și fibre au fost colectate din FFQ-uri finalizate la 12 luni sau mai mult după diagnostic pentru a evita evaluarea în timpul tratamentului activ. Pentru a reduce eroarea de măsurare și variația în interiorul persoanei și pentru a captura aportul alimentar pe o perioadă lungă de timp după diagnostic, mediile cumulate ale scorurilor alimentare și nutrienților au fost calculate folosind toate FFQ-urile disponibile returnate după diagnostic.
Determinarea cancerului de sân și a morții
Diagnosticele de cancer de sân au fost auto-raportate pe chestionarele bienale. După obținerea permisiunii participanților, dosarele medicale și rapoartele de patologie au fost revizuite pentru a confirma diagnosticul și informațiile abstracte despre caracteristicile tumorii, stadiul bolii, starea ER și a receptorului de progesteron (PR) și alte informații relevante. Țesutul cancerului de sân a fost colectat pentru aproximativ 70% dintre femeile cu cancer de sân. Micromatricele tumorale (TMA) au fost construite pentru a evalua caracteristicile tumorii prin imunohistochimie ( 17 – 20). Colorația imunohistochimică, citită manual de un patolog de studiu, a fost efectuată pentru a determina starea ER, PR, receptorul 2 al factorului de creștere epidermică uman (HER2), citokeratina 5/6 (CK5/6) și receptorul factorului de creștere epidermal (EGFR) în țesutul tumoral. Dacă TMA-urile nu au fost evaluate, am extras statusul ER și PR al tumorii din dosarele medicale. Expresia IR în citoplasmă și membrană a fost determinată folosind software-ul de analiză a imaginii Definiens (Tissue Studio) în NHS ( 21). După raportarea deceselor de către membrii familiei sau serviciul poștal, sau căutarea în Indexul Național al Decesului, cauza decesului a fost atribuită prin examinarea de către medic a certificatului de deces și a fișei medicale. Clasificarea Internațională a Bolilor Ediția a opta (ICD-8) au fost utilizate pentru a clasifica mortalitatea specifică cancerului de sân (ICD-8, 174.0–174.9) și mortalitatea prin boli cardiovasculare (CVD) (ICD-8 390–458 și 795).
Covariabile
Pentru acest studiu, am colectat date despre indicele de masă corporală (IMC), statutul de fumat, activitatea fizică și consumul de aspirină pe care femeile le-au raportat în chestionarele bienale de urmărire la cel puțin 12 luni după diagnosticul de cancer de sân. Pentru a scădea posibilitatea de cauzalitate inversă, au fost calculate mediile cumulate ale IMC post-diagnostic și ale activității fizice folosind date întârziate de 4 ani. De asemenea, am colectat date despre IMC pe care pacienții cu cancer de sân le-au raportat în ultimul chestionar de urmărire bienal înainte de diagnostic și am calculat modificarea IMC de la pre-la post-diagnostic. Datele privind vârsta la menopauză, starea menopauzei, utilizarea hormonilor în postmenopauză și utilizarea contraceptivelor orale au fost colectate din chestionarele bienale de urmărire returnate înainte de diagnosticarea cancerului de sân. În plus, am obținut informații despre caracteristicile cancerului de sân,
analize statistice
Timpul de urmărire a fost calculat de la data de întoarcere a primului FFQ evaluat după diagnosticul de cancer de sân până la sfârșitul perioadei de studiu (1 iunie 2014, pentru NHS și 1 iunie 2015, pentru NHSII) sau deces , oricare a avut loc primul. Obiectivele au fost mortalitatea specifică cancerului de sân (a fost cenzurată urmărirea decesului din alte cauze), mortalitatea pentru toate cauzele și mortalitatea prin BCV.
Datele din NHS și NHSII au fost combinate și au fost utilizate modele de regresie a riscurilor proporționale Cox pentru a estima rapoartele de risc (HR) și intervalele de încredere (IC) de 95%. Femeile cu cancer de sân au fost grupate în chintile ale mediilor cumulate post-diagnostic ale GI, GL, II și IL, precum și aportul de carbohidrați, proteine, grăsimi, fibre și energie. Valoarea mediană a chintilei a fiecărui factor alimentar a fost utilizată pentru teste pentru tendință, modelată ca o variabilă continuă. Modelele au fost stratificate în funcție de cohortă și ajustate pentru vârsta la diagnostic și anul calendaristic al diagnosticului. În modelele multivariabile (modelul 2), am ajustat suplimentar pentru timpul dintre diagnostic și primul FFQ după diagnostic, anul calendaristic la începutul urmăririi fiecărui ciclu de chestionare de 2 ani, IMC prediagnostic (<20, 20 până la <22,5). , 22,5 până la <25, 25,0 până la <30, 30 până la <35, ≥35 kg/m2 , lipsă), modificarea IMC după diagnostic [fără modificare (≥−0,5 până la ≤0,5 kg/m 2 ), scădere (<−0,5 kg/m 2 ), creștere (>0,5–2 kg/m 2 ), creștere ( >2 kg/ m2), lipsă], fumat post-diagnostic (niciodată, trecut, curent 1-14 țigări/zi, curent 15-24 țigări/zi, curent ≥25 țigări/zi, lipsă), activitate fizică post-diagnostic (<5, 5 până la <11,5, 11,5 până la <22, ≥22 MET-h/săptămână, lipsă), utilizarea contraceptivelor orale pre-diagnostic (niciodată, niciodată), consumul de alcool post-diagnostic (<0,15, 0,15 până la <2,0, 2,0 până la 7,5, ≥7,5 g/zi), aportul total de energie post-diagnostic (quintile, kcal/zi), starea pre-diagnostic de menopauză, vârsta la menopauză și utilizarea hormonilor în postmenopauză (premenopauză, postmenopauză și vârsta la menopauză <50 de ani și niciodată hormon postmenopauză) utilizarea, postmenopauză și vârsta la menopauză <50 de ani și utilizarea hormonilor postmenopauză în trecut, postmenopauză și vârsta la menopauză <50 de ani și utilizarea actuală a hormonilor postmenopauză;postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și niciodată utilizarea hormonilor postmenopauză, postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și utilizarea anterioare a hormonilor postmenopauzei, postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și utilizarea actuală a hormonilor postmenopauză, lipsă), utilizarea aspirinei post-diagnostic (niciodată, trecut, actual, dispărut), rasă (alb non-hispanic, altul), stadiul bolii (I, II, III), statut ER/PR (ER/PR pozitiv, ER pozitiv și PR negativ, ER/PR negativ, lipsește), radioterapie (da, nu, lipsește), chimioterapie (da, nu, lipsește) și tratament hormonal (da, nu, lipsește).Femeile cu status de menopauză necunoscut la momentul diagnosticului au fost considerate premenopauză dacă aveau mai puțin de 46 de ani pentru fumători sau 48 de ani pentru cei care nu au fumat și erau considerate postmenopauză dacă aveau mai mult de 54 de ani pentru fumători sau 56 de ani pentru cei care nu au fumat niciodată (22 ). Am înlocuit datele covariabile lipsă cu ultima valoare reportată pentru variabilele continue și indicatorii lipsă pentru variabilele categoriale. Pentru a ține seama de un rol potențial al GI, GL, II și IL dietetic pre-diagnostic în supraviețuirea cancerului de sân, am controlat suplimentar indicii pre-diagnostici, calculați din ultimul FFQ raportat înainte de diagnosticarea cancerului de sân, în modelele multivariabile. De asemenea, am evaluat asocierile după ajustarea suplimentară pentru aportul total de fructe și legume post-diagnostic și aportul de fibre. De asemenea, am efectuat analize de risc concurente pentru cauzele de deces: mortalitatea specifică cancerului de sân versus mortalitatea prin BCV, precum și alte cauze de deces utilizând metoda Fine-Gray ( 23 , 24 ).
În analizele de sensibilitate, am folosit timpul de trunchiere stânga de la modelul de diagnostic din cauza variațiilor între participanți în momentul returnării primului lor FFQ după diagnostic. În plus, am efectuat metoda completă a cazului și am exclus femeile cu informații covariabile lipsă care au cuprins mai puțin de 1% din totalul anilor persoane pentru statutul de fumat post-diagnostic și IMC înainte de diagnostic, 1,4% pentru IMC după diagnostic, 7,0% pentru starea de menopauză, vârsta la menopauză și utilizarea hormonilor în postmenopauză înainte de diagnosticare, 5,8% pentru utilizarea aspirinei post-diagnostic, 9,3% pentru activitatea fizică post-diagnostic, 9,9% pentru starea ER/PR, 10,2% pentru tratament hormonal, 11,6% pentru radioterapie și 12,6% pentru chimioterapie.
Pentru a examina potențiala modificare a efectului, am evaluat asocierile dintre GI, GL, II și IL cu mortalitatea specifică cancerului de sân și de toate cauzele în rândul femeilor, pe baza statusului IR al tumorii (IR-pozitiv vs. IR-negativ) și a statusului ER ( ER-pozitiv vs. ER-negativ), precum și IMC post-diagnostic (<25 vs. ≥ 25 kg/m2 ) și starea de menopauză la diagnostic (premenopauză vs. postmenopauză). Valoarea P pentru interacțiune a fost calculată utilizând testul Wald și toate analizele au fost efectuate utilizând software-ul SAS versiunea 9.4 (SAS Institute, Cary, NC) cu o valoare p pe două fețe de 0,05.
Rezultate
Printre 8.932 de femei eligibile diagnosticate cu cancer de sân (8.621 alb non-hispanici și 311 de altă rasă/etnie), am documentat 2.523 de decese (2.443 decese în rândul femeilor albe non-hispanice și 80 de decese printre alte populații de rasă/etnie), dintre care 1.071 din cauza cancerului de sân, peste o medie de 11,5 ani de urmărire de la revenirea primului FFQ după diagnostic (până la 30 de ani de urmărire). În medie, femeile au raportat 3,6 FFQ după diagnostic (interval 1-8). Participanții cu GL sau IL mai mare au avut tendința de a fuma mai puțin, de a bea mai puțin alcool, de a consuma mai puține grăsimi și proteine de origine animală și de a lua mai puțină aspirină. Participanții cu GL sau IL dietetic mai mari au fost, de asemenea, mai puțin probabil să fi folosit contraceptive orale și hormon de postmenopauză înainte de diagnostic. Femeile cu IL alimentar mai mare după diagnostic au fost mai tinere la diagnostic și mai puțin probabil să fie active fizic (tabelul 1).
Tabelul 1.
Vârsta și caracteristicile standardizate în funcție de vârstă a 8.932 de femei cu cancer de sân în Studiul de sănătate a asistentelor medicale și Studiul de sănătate a asistentelor medicale II după diagnosticul de cancer de sân, conform încărcăturii glicemice dietetice ajustate în funcție de energie și încărcăturii de insulină post-diagnostic
| Încărcare glicemică | Încărcătura de insulină | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Quintila 1 | Quintila 2 | Quintila 3 | Quintila 4 | Quintila 5 | Quintila 1 | Quintila 2 | Quintila 3 | Quintila 4 | Quintila 5 | |
| Numărul de participanți | 1.792 | 1.750 | 1.832 | 1.804 | 1.754 | 1.963 | 1.730 | 1.696 | 1.757 | 1.786 |
| Rău | ||||||||||
| Consumul de alcool, g/zi | 12.6 | 6.4 | 4.3 | 3.1 | 2.0 | 13.6 | 5.6 | 3.7 | 2.8 | 1.9 |
| Aportul de grăsimi animale, g/zi | 33 | 29 | 26 | 24 | 19 | 29 | 28 | 27 | 25 | 23 |
| Aportul total de carbohidrați, g/zi | 163 | 196 | 213 | 231 | 260 | 174 | 201 | 214 | 228 | 249 |
| Aportul total de proteine, g/zi | 78 | 76 | 74 | 72 | 65 | 74 | 75 | 74 | 73 | 69 |
| Aportul total de energie, kcal/zi | 1.688 | 1.754 | 1.766 | 1.701 | 1.677 | 1.680 | 1.731 | 1.760 | 1.717 | 1.693 |
| Aport total de fructe, porții/zi | 1.1 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.9 | 1.4 | 1.6 | 1.7 | 1.7 | 1.6 |
| Aportul total de legume, portii/zi | 3.2 | 3.2 | 3.2 | 3.0 | 2.9 | 3.6 | 3.3 | 3.1 | 2.9 | 2.5 |
| Aport de cereale integrale, porții/zi | 0,7 | 1.0 | 1.1 | 1.2 | 1.3 | 0,9 | 1.0 | 1.1 | 1.1 | 1.2 |
| Aportul de cereale rafinate, portii/zi | 1.4 | 1.7 | 1.9 | 1.9 | 2.1 | 1.4 | 1.7 | 1.9 | 2.0 | 2.1 |
| Aport total de carne roșie și procesată, porții/zi | 1.1 | 0,9 | 0,8 | 0,7 | 0,5 | 0,9 | 0,9 | 0,9 | 0,8 | 0,7 |
| Vârsta la diagnosticare, ani | 58,8 | 59.1 | 58,9 | 58,9 | 57,8 | 60.1 | 59,7 | 59,0 | 58.4 | 56.1 |
| Indicele de masă corporală, kg/ m2 | 26.6 | 26.9 | 26.6 | 26.6 | 25.9 | 26.0 | 26.7 | 26.6 | 26.8 | 26.6 |
| Activitate fizică, MET-ore/săptămână | 18.0 | 16.9 | 18.0 | 17.8 | 18.0 | 19.6 | 18.0 | 16.8 | 16.7 | 17.2 |
| % | ||||||||||
| Race (alb non-hispanic) | 97 | 97 | 96 | 97 | 95 | 96 | 97 | 96 | 97 | 97 |
| Statutul de fumat | ||||||||||
| Nu | 37 | 45 | 48 | 51 | 54 | 37 | 44 | 49 | 53 | 54 |
| Trecut | 49 | 45 | 43 | 42 | 39 | 50 | 45 | 42 | 41 | 39 |
| Actual | 14 | 10 | 9 | 7 | 7 | 13 | 11 | 9 | 6 | 7 |
| A folosit vreodată contraceptive orale | 61 | 57 | 58 | 56 | 54 | 62 | 57 | 56 | 54 | 56 |
| A folosit vreodată hormon de postmenopauză | 48 | 48 | 49 | 48 | 46 | 49 | 48 | 48 | 47 | 47 |
| Utilizarea aspirinei | ||||||||||
| Nu | 17 | 17 | 19 | 21 | 25 | 16 | 18 | 18 | 19 | 25 |
| Trecut | 33 | 35 | 35 | 36 | 35 | 35 | 33 | 36 | 38 | 34 |
| Actual | 48 | 47 | 45 | 42 | 39 | 47 | 47 | 46 | 42 | 40 |
| Dispărut | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 2 | 0 | 1 | 1 |
| Starea de menopauză la diagnostic | ||||||||||
| premenopauză | 26 | 26 | 27 | 26 | 26 | 26 | 27 | 26 | 26 | 26 |
| Postmenopauză | 69 | 68 | 68 | 68 | 68 | 69 | 67 | 69 | 68 | 68 |
| Necunoscut | 5 | 6 | 5 | 6 | 6 | 5 | 6 | 5 | 6 | 6 |
| Stadiul cancerului de sân | ||||||||||
| eu | 61 | 58 | 62 | 59 | 61 | 61 | 59 | 60 | 59 | 60 |
| II | 29 | 31 | 28 | 31 | 30 | 29 | 31 | 30 | 30 | 30 |
| III | 10 | 11 | 10 | 10 | 9 | 10 | 10 | 10 | 11 | 10 |
| Starea receptorului de estrogen | ||||||||||
| Pozitiv | 77 | 75 | 78 | 77 | 77 | 76 | 76 | 75 | 78 | 79 |
| Negativ | 17 | 18 | 16 | 18 | 17 | 17 | 17 | 18 | 17 | 16 |
| Dispărut | 6 | 7 | 6 | 5 | 6 | 7 | 7 | 7 | 5 | 5 |
| Tratament | ||||||||||
| Radioterapie | 56 | 55 | 57 | 57 | 57 | 56 | 55 | 55 | 56 | 58 |
| Chimioterapia | 43 | 46 | 46 | 49 | 45 | 44 | 44 | 45 | 47 | 47 |
| Tratamentul hormonal | 68 | 67 | 71 | 70 | 71 | 68 | 68 | 65 | 70 | 73 |
Deschide într-o fereastră separată
După ajustarea pentru variabilele potențial confuze, mortalitatea de orice cauză a fost semnificativ mai mare în rândul femeilor cu IG alimentar post-diagnostic mai mare: HR Q5vsQ1 = 1,23, 95% CI = 1,08–1,40; Tendința P = 0,001 (masa 2). Cu toate acestea, IG alimentar post-diagnostic nu a fost asociat semnificativ cu un risc mai mare de cancer de sân specific (masa 2) sau mortalitatea prin BCV ( Tabelul S1 ).
Masa 2.
Indicele glicemic alimentar post-diagnostic, încărcarea glicemică, indicele de insulină și încărcarea cu insulină în raport cu mortalitatea după diagnosticul de cancer de sân (n=8932 femei) în Studiul de sănătate a asistentelor și Studiul de sănătate a asistentelor II.
| Mortalitatea specifică cancerului de sân | Mortalitatea de orice cauză | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Quintile | Median | Nr de decese | Modelul 1 | Modelul 2 | Nr de decese | Modelul 1 | Modelul 2 |
| Indicele glicemic alimentar | |||||||
| 1 | 48.1 | 178 | 1 | 1 | 395 | 1 | 1 |
| 2 | 50,7 | 193 | 1,01 (0,82–1,23) | 1,00 (0,81–1,23) | 475 | 1,12 (0,98–1,28) | 1,09 (0,95–1,25) |
| 3 | 52.4 | 215 | 1,09 (0,89–1,33) | 1,21 (0,99–1,48) | 518 | 1,18 (1,04–1,35) | 1,20 (1,05–1,37) |
| 4 | 54,0 | 228 | 1,14 (0,93–1,39) | 1,14 (0,93–1,39) | 541 | 1,22 (1,07–1,39) | 1,17 (1,02–1,33) |
| 5 | 56.2 | 257 | 1,32 (1,09–1,60) | 1,16 (0,95–1,41) | 594 | 1,39 (1,22–1,57) | 1,23 (1,08–1,40) |
| Tendința P | 0,002 | 0,08 | <0,0001 | 0,001 | |||
| Încărcătura glicemică alimentară | |||||||
| 1 | 86,5 | 199 | 1 | 1 | 446 | 1 | 1 |
| 2 | 101,8 | 210 | 1,03 (0,84–1,25) | 1,10 (0,90–1,34) | 472 | 1,02 (0,89–1,16) | 1,07 (0,94–1,22) |
| 3 | 111,0 | 213 | 1,05 (0,86–1,27) | 1,16 (0,95–1,42) | 529 | 1,12 (0,99–1,27) | 1,19 (1,04–1,35) |
| 4 | 120,7 | 194 | 0,95 (0,78–1,16) | 1,12 (0,91–1,38) | 498 | 1,03 (0,90–1,17) | 1,15 (1,00–1,31) |
| 5 | 135,8 | 255 | 1,30 (1,07–1,56) | 1,33 (1,09–1,63) | 578 | 1,22 (1,08–1,38) | 1,26 (1,10–1,45) |
| Tendința P | 0,02 | 0,008 | 0,002 | 0,0006 | |||
| Indicele de insulină alimentară | |||||||
| 1 | 35.6 | 198 | 1 | 1 | 399 | 1 | 1 |
| 2 | 40.2 | 218 | 1,00 (0,82–1,21) | 0,92 (0,75–1,13) | 471 | 1,08 (0,94–1,23) | 1,07 (0,93–1,23) |
| 3 | 42,8 | 206 | 0,92 (0,75–1,11) | 0,95 (0,77–1,17) | 492 | 1,07 (0,94–1,22) | 1,10 (0,96–1,27) |
| 4 | 45.2 | 228 | 1,00 (0,83–1,21) | 1,03 (0,83–1,26) | 554 | 1,15 (1,01–1,31) | 1,19 (1,04–1,37) |
| 5 | 48,7 | 221 | 0,97 (0,80–1,18) | 0,99 (0,80–1,22) | 607 | 1,15 (1,01–1,30) | 1,20 (1,04–1,38) |
| Tendința P | 0,79 | 0,79 | 0,02 | 0,005 | |||
| Încărcătura alimentară de insulină | |||||||
| 1 | 581 | 204 | 1 | 1 | 445 | 1 | 1 |
| 2 | 656 | 221 | 0,99 (0,82–1,20) | 0,95 (0,78–1,16) | 502 | 1,07 (0,94–1,22) | 1,02 (0,89–1,16) |
| 3 | 698 | 216 | 0,96 (0,79–1,17) | 0,99 (0,81–1,21) | 527 | 1,09 (0,96–1,24) | 1,08 (0,95–1,24) |
| 4 | 741 | 224 | 1,01 (0,83–1,22) | 1,12 (0,91–1,37) | 553 | 1,15 (1,02–1,31) | 1,23 (1,08–1,41) |
| 5 | 805 | 206 | 1,00 (0,82–1,23) | 1,03 (0,83–1,28) | 496 | 1,19 (1,04–1,35) | 1,23 (1,07–1,42) |
| Tendința P | 0,92 | 0,41 | 0,004 | 0,0003 | |||
Deschide într-o fereastră separată
Modelul 1 stratificat pe cohortă și ajustat pentru vârsta la diagnostic (an) și anul calendaristic al diagnosticului.
Modelul 2 stratificat pe cohortă și ajustat pentru vârsta la diagnostic (an), anul calendaristic al diagnosticului, timpul dintre diagnostic și primul FFQ (an), an calendaristic la începutul urmăririi fiecărui ciclu de chestionar de 2 ani, pre-diagnostic IMC (<20, 20 până la <22,5, 22,5 până la <25, 25,0 până la <30, 30 până la <35, ≥35 kg/m 2 , lipsă ), modificarea IMC după diagnostic (nicio modificare (≥-0,5 până la ≤0,5 kg) /m 2 ), scădere (<-0,5 kg/m 2 ), creștere (>0,5–2 kg/m 2 ), creștere (>2 kg/m 2 )), lipsă), fumat post-diagnostic (niciodată, trecut, curent 1-14/zi, curent 15-24/zi, curent ≥25/zi, lipsă), activitate fizică post-diagnostic (<5, 5 până la <11,5 , 11,5 până la <22, ≥22 MET-h/săptămână, lipsă), utilizarea contraceptivelor orale (niciodată, niciodată), consumul de alcool post-diagnostic (<0,15, 0,15 până la <2,0, 2,0 până la 7,5, ≥7,5 g/zi) , aportul total de energie post-diagnostic (quintile, kcal/zi), starea pre-diagnostic de menopauză, vârsta la menopauză și utilizarea hormonilor în postmenopauză (premenopauză, postmenopauză și vârstă la menopauză <50 ani și niciodată utilizarea hormonilor în postmenopauză, postmenopauză și vârstă la menopauză < 50 de ani și utilizarea hormonilor postmenopauză în trecut, postmenopauză și vârsta la menopauză < 50 de ani și utilizarea actuală a hormonilor postmenopauză, postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și niciodată utilizarea hormonilor în postmenopauză,postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și consumul de hormoni postmenopauză în trecut, postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și consumul actual de hormoni postmenopauză, lipsă), consumul de aspirină post-diagnostic (niciodată, trecut, actual, lipsă), rasă (non- hispanic alb, altul), stadiul bolii (I, II, III), stare ER/PR (ER/PR pozitiv, ER pozitiv și PR negativ, ER/PR negativ, lipsă), radioterapie (da, nu, lipsă), chimioterapie (da, nu, lipsește) și tratament hormonal (da, nu, lipsește).radioterapie (da, nu, lipsește), chimioterapie (da, nu, lipsește) și tratament hormonal (da, nu, lipsește).radioterapie (da, nu, lipsește), chimioterapie (da, nu, lipsește) și tratament hormonal (da, nu, lipsește).
GL post-diagnostic a fost asociat pozitiv cu mortalitatea specifică cancerului de sân și de toate cauzele (masa 2). Comparând cea mai mare și cea mai mică chintilă, GL a fost asociată cu o mortalitate prin cancer de sân cu 33% mai mare (HR Q5vsQ1 = 1,33, 95% CI = 1,09–1,63; tendința P = 0,008) și cu o mortalitate de toate cauzele cu 26% mai mare (HR Q5vsQ1 ) = 1,26, 95% CI = 1,10–1,45; tendința P = 0,0006). Asociațiile dintre GL și mortalitatea specifică cancerului de sân au rămas semnificative după ajustarea suplimentară pentru GL pre-diagnostic (HR Q5vsQ1 = 1,34, 95% CI, 1,08–1,66, tendința P = 0,01), consumul de fructe și legume post-diagnostic (HR Q5vsQ1 ) = 1,32, IC 95%, 1,07–1,63, tendința P = 0,01) și aportul de fibre post-diagnostic (HRQ5vsQ1 =1,38, 95% CI, 1,12–1,70, tendința P =0,004). Rezultate similare au fost observate pentru mortalitatea de orice cauză. GL alimentar a fost, de asemenea, asociat cu un risc mai mare de mortalitate prin BCV, deși această constatare nu a atins semnificație statistică ( Tabelul S1 ). Am găsit rezultate similare utilizând modele de risc concurente.
Deși nici II și nici IL după diagnostic nu au fost asociate semnificativ cu mortalitatea specifică cancerului de sân, acestea au fost asociate cu un risc mai mare de mortalitate de orice cauză (HR Q5vsQ1 = 1,20, 95% CI = 1,04–1,38; tendința P = 0,005 și HR Q5vsQ1 = 1,23, 95% CI = 1,07–1,42; tendința P = 0,0003, respectiv) (masa 2). Mortalitatea prin BCV a fost, de asemenea, mai mare în rândul femeilor cu dietă II și IL mai mari ( Tabelul S1 ).
Pentru a înțelege mai bine asocierile observate cu GI/GL și II/IL dietetice, am examinat relația nutrienților care contribuie la acești indici la supraviețuire (Tabelul 3). Aportul total de carbohidrați post-diagnostic a fost asociat cu mai mare specificitate pentru cancerul de sân (HR Q5vsQ1 = 1,24, 95% CI = 1,01–1,52; tendința P = 0,06) și toate cauzele (HR Q5vsQ1 = 1,20, 95% CI = 1,04–1,38). Tendința P = 0,009 ) mortalitate. Aportul mai mare de proteine post-diagnostic a fost asociat cu un risc mai mic de cancer de sân specific (HR Q5vsQ1 = 0,68, 95% CI = 0,56–0,83; tendința P = 0,0002) și toate cauzele (HR Q5vsQ1 = 0,80, 95% CI = 0,70–0,91; tendința P = 0,0009) mortalitate, în timp ce aportul de proteine animale post-diagnostic a fost asociat cu un risc mai scăzut de mortalitate specifică cancerului de sân (HR Q5vsQ1=0,73, CI 95%=0,60–0,89; Tendința P = 0,001) și aportul de proteine vegetale post-diagnostic a fost asociat cu un risc mai scăzut de mortalitate de toate cauzele (HR Q5vsQ1 = 0,86, IC 95% = 0,75–0,98; tendința P = 0,03). Grăsimea totală și grăsimea vegetală post-diagnostic au fost asociate cu un risc mai scăzut de mortalitate de orice cauză (HR Q5vsQ1 = 0,85, 95% CI = 0,74–0,97; tendința P = 0,02 și HR Q5vsQ1 = 0,73, 95% CI = 0,63–0,84; Tendința P <0,0001, respectiv). În plus, aportul ridicat de fibre alimentare după diagnostic a fost asociat cu un risc mai scăzut de mortalitate de orice cauză (HR Q5vsQ1 = 0,85, 95% CI = 0,75–0,97; tendința P=0,004).
Tabelul 3:
Aportul de carbohidrați, proteine, grăsimi și fibre ajustat post-diagnostic în funcție de mortalitatea după diagnosticul de cancer de sân (n=8932 femei) în Studiul de sănătate a asistentelor și Studiul de sănătate a asistentelor II.
| Mortalitatea specifică cancerului de sân | Mortalitatea de orice cauză | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Quintile | Mediana g/zi | Nr de decese | Modelul 1 | Modelul 2 | Nr de decese | Modelul 1 | Modelul 2 |
| Carbohidrați Totali | |||||||
| 1 | 171,2 | 207 | 1 | 1 | 467 | 1 | 1 |
| 2 | 196,8 | 234 | 1,12 (0,93–1,35) | 1,17 (0,96–1,41) | 510 | 1,08 (0,95–1,22) | 1,10 (0,97–1,25) |
| 3 | 212,7 | 183 | 0,90 (0,74–1,10) | 1,02 (0,83–1,26) | 484 | 1,02 (0,90–1,16) | 1,13 (0,99–1,29) |
| 4 | 228,8 | 209 | 1,02 (0,84–1,23) | 1,17 (0,96–1,44) | 525 | 1,06 (0,94–1,20) | 1,16 (1,02–1,33) |
| 5 | 252,8 | 238 | 1,20 (0,99–1,45) | 1,24 (1,01–1,52) | 537 | 1,12 (0,98–1,27) | 1,20 (1,04–1,38) |
| Tendința P | 0,18 | 0,06 | 0,14 | 0,009 | |||
| Proteine totale | |||||||
| 1 | 57.4 | 263 | 1 | 1 | 704 | 1 | 1 |
| 2 | 66.3 | 201 | 0,73 (0,61–0,88) | 0,78 (0,65–0,94) | 512 | 0,78 (0,70–0,88) | 0,83 (0,73–0,93) |
| 3 | 72.2 | 209 | 0,76 (0,63–0,91) | 0,86 (0,71–1,03) | 482 | 0,78 (0,69–0,88) | 0,85 (0,76–0,96) |
| 4 | 78,5 | 200 | 0,73 (0,61–0,88) | 0,75 (0,62–0,91) | 439 | 0,76 (0,67–0,86) | 0,83 (0,73–0,94) |
| 5 | 89,0 | 198 | 0,75 (0,62–0,91) | 0,68 (0,56–0,83) | 386 | 0,77 (0,67–0,87) | 0,80 (0,70–0,91) |
| Tendința P | 0,006 | 0,0002 | <0,0001 | 0,0009 | |||
| Proteine animale | |||||||
| 1 | 33.7 | 241 | 1 | 1 | 627 | 1 | 1 |
| 2 | 42,8 | 198 | 0,78 (0,65–0,94) | 0,88 (0,72–1,06) | 522 | 0,89 (0,80–1,00) | 0,94 (0,83–1,06) |
| 3 | 48,9 | 216 | 0,83 (0,69–1,00) | 0,96 (0,79–1,16) | 488 | 0,85 (0,76–0,96) | 0,94 (0,83–1,06) |
| 4 | 55,5 | 204 | 0,77 (0,64–0,94) | 0,83 (0,68–1,00) | 448 | 0,83 (0,74–0,94) | 0,89 (0,79–1,01) |
| 5 | 65,9 | 212 | 0,83 (0,68–1,00) | 0,73 (0,60–0,89) | 438 | 0,90 (0,79–1,02) | 0,92 (0,80–1,04) |
| Tendința P | 0,07 | 0,001 | 0,03 | 0,12 | |||
| Proteine vegetale | |||||||
| 1 | 17.5 | 278 | 1 | 1 | 625 | 1 | 1 |
| 2 | 20.4 | 208 | 0,74 (0,62–0,89) | 0,90 (0,75–1,08) | 522 | 0,82 (0,73–0,92) | 0,95 (0,84–1,07) |
| 3 | 22.7 | 204 | 0,76 (0,64–0,91) | 0,96 (0,80–1,16) | 535 | 0,88 (0,78–0,99) | 0,97 (0,87–1,10) |
| 4 | 25.2 | 186 | 0,73 (0,60–0,88) | 0,98 (0,81–1,20) | 455 | 0,79 (0,70–0,89) | 0,91 (0,81–1,04) |
| 5 | 29.8 | 195 | 0,83 (0,69–1,01) | 0,96 (0,78–1,17) | 386 | 0,76 (0,66–0,86) | 0,86 (0,75–0,98) |
| Tendința P | 0,06 | 0,87 | <0,0001 | 0,03 | |||
| Grăsime totală | |||||||
| 1 | 41,0 | 219 | 1 | 1 | 576 | 1 | 1 |
| 2 | 49,0 | 210 | 0,98 (0,81–1,18) | 0,97 (0,80–1,18) | 555 | 1,07 (0,95–1,20) | 1,02 (0,90–1,14) |
| 3 | 54,7 | 226 | 1,07 (0,89–1,29) | 1,08 (0,90–1,31) | 526 | 1,09 (0,96–1,22) | 1,05 (0,93–1,18) |
| 4 | 60,9 | 217 | 1,06 (0,88–1,28) | 1,02 (0,84–1,24) | 484 | 1,10 (0,98–1,25) | 0,97 (0,85–1,09) |
| 5 | 70,5 | 199 | 1,10 (0,90–1,35) | 0,94 (0,76–1,15) | 382 | 1,06 (0,92–1,21) | 0,85 (0,74–0,97) |
| Tendința P | 0,25 | 0,69 | 0,28 | 0,02 | |||
| Animal gras | |||||||
| 1 | 15.6 | 192 | 1 | 1 | 488 | 1 | 1 |
| 2 | 21.4 | 192 | 0,97 (0,79–1,18) | 0,92 (0,75–1,13) | 495 | 1,07 (0,94–1,21) | 0,99 (0,87–1,12) |
| 3 | 25.7 | 194 | 0,95 (0,78–1,16) | 0,87 (0,71–1,06) | 488 | 1,07 (0,95–1,22) | 0,99 (0,87–1,12) |
| 4 | 30,0 | 224 | 1,08 (0,89–1,32) | 0,96 (0,78–1,17) | 531 | 1,23 (1,09–1,40) | 1,05 (0,92–1,19) |
| 5 | 37,0 | 269 | 1,28 (1,06–1,55) | 0,95 (0,77–1,16) | 521 | 1,27 (1,11–1,44) | 1,03 (0,90–1,18) |
| Tendința P | 0,003 | 0,84 | <0,0001 | 0,45 | |||
| Grăsime vegetală | |||||||
| 1 | 18.2 | 247 | 1 | 1 | 604 | 1 | 1 |
| 2 | 23.6 | 241 | 1,01 (0,85–1,21) | 1,15 (0,96–1,37) | 580 | 1,03 (0,92–1,15) | 1,00 (0,89–1,12) |
| 3 | 27.9 | 218 | 0,97 (0,81–1,16) | 1,12 (0,93–1,34) | 521 | 1,00 (0,89–1,12) | 0,97 (0,86–1,09) |
| 4 | 32.8 | 210 | 0,99 (0,82–1,19) | 1,20 (0,99–1,46) | 476 | 0,98 (0,87–1,11) | 0,97 (0,86–1,10) |
| 5 | 42,0 | 155 | 0,83 (0,67–1,02) | 0,87 (0,70–1,08) | 342 | 0,83 (0,72–0,95) | 0,73 (0,63–0,84) |
| Tendința P | 0,09 | 0,38 | 0,009 | <0,0001 | |||
| Fibre alimentare totale | |||||||
| 1 | 13.7 | 258 | 1 | 1 | 607 | 1 | 1 |
| 2 | 17.0 | 216 | 0,83 (0,70–1,00) | 0,97 (0,80–1,16) | 523 | 0,84 (0,75–0,94) | 0,94 (0,84–1,06) |
| 3 | 19.6 | 205 | 0,79 (0,66–0,95) | 0,98 (0,81–1,19) | 508 | 0,79 (0,71–0,89) | 0,95 (0,84–1,07) |
| 4 | 22.5 | 191 | 0,76 (0,63–0,92) | 0,90 (0,74–1,10) | 451 | 0,71 (0,63–0,80) | 0,82 (0,72–0,93) |
| 5 | 27.3 | 201 | 0,84 (0,69–1,01) | 0,95 (0,78–1,16) | 434 | 0,71 (0,63–0,81) | 0,85 (0,75–0,97) |
| Tendința P | 0,05 | 0,52 | <0,0001 | 0,004 | |||
Deschide într-o fereastră separată
Vedeamasa 2notă de subsol
Nu am observat diferențe semnificative în asocierile dintre GI, GL, II și IL cu mortalitatea pe baza statusului IR (Tabelul 4). Deși tendințele nu au fost semnificative pentru cancerul de sân ER-negativ și s-au observat asocieri semnificative între GL și un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân în rândul femeilor cu cancer de sân ER-pozitiv, nu a existat nicio interacțiune semnificativă (Tabelul 4).
Tabelul 4.
Indicele glicemic alimentar ajustat în funcție de energie post-diagnostic, încărcătura glicemică, indicele de insulină și încărcătura de insulină în relație cu mortalitatea specifică cancerului de sân după diagnosticul de cancer de sân în Studiul de sănătate a asistentelor și Studiul de sănătate a asistentelor II, stratificat după receptorul de insulină (n =2501 femei, n=392 decese prin cancer de sân) și statutul receptorilor de estrogen (n=8384 femei, n=982 decese prin cancer de sân).
| Stare IR | Stare ER | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Quintile | Median | Nr de decese | IR pozitiv | Nr de decese | IR negativ | Nr de decese | ER pozitiv | Nr de decese | ER negativ |
| Indicele glicemic alimentar | |||||||||
| 1 | 48.1 | 25 | 1 | 39 | 1 | 134 | 1 | 32 | 1 |
| 2 | 50,7 | 31 | 1,09 (0,63–1,89) | 32 | 0,49 (0,30–0,79) | 141 | 1,01 (0,79–1,28) | 35 | 1,22 (0,74–2,02) |
| 3 | 52.4 | 45 | 1,46 (0,87–2,46) | 47 | 0,81 (0,52–1,25) | 154 | 1,21 (0,95–1,53) | 44 | 1,44 (0,89–2,33) |
| 4 | 54,0 | 38 | 0,99 (0,58–1,69) | 47 | 0,67 (0,43–1,04) | 160 | 1,19 (0,94–1,51) | 47 | 1,08 (0,66–1,74) |
| 5 | 56.2 | 38 | 1,03 (0,60–1,76) | 50 | 0,68 (0,43–1,05) | 180 | 1,18 (0,93–1,48) | 55 | 1,19 (0,75–1,90) |
| Tendința P | 0,84 | 0,33 | 0,08 | 0,69 | |||||
| P Interacțiune | 0,49 | 0,65 | |||||||
| Încărcătura glicemică alimentară | |||||||||
| 1 | 86,5 | 38 | 1 | 49 | 1 | 148 | 1 | 40 | 1 |
| 2 | 101,8 | 37 | 1,02 (0,64–1,63) | 44 | 0,89 (0,58–1,37) | 141 | 1,01 (0,80–1,28) | 48 | 1,15 (0,75–1,78) |
| 3 | 111,0 | 35 | 0,99 (0,61–1,62) | 37 | 0,84 (0,52–1,33) | 166 | 1,29 (1,02–1,63) | 31 | 0,78 (0,48–1,27) |
| 4 | 120,7 | 30 | 1,04 (0,61–1,76) | 43 | 0,90 (0,57–1,42) | 140 | 1,14 (0,89–1,45) | 40 | 1,07 (0,67–1,71) |
| 5 | 135,8 | 37 | 0,90 (0,54–1,50) | 42 | 1,24 (0,78–1,99) | 174 | 1,29 (1,01–1,63) | 54 | 1,27 (0,81–2,00) |
| Tendința P | 0,71 | 0,43 | 0,03 | 0,38 | |||||
| P Interacțiune | 0,13 | 0,79 | |||||||
| Indicele de insulină alimentară | |||||||||
| 1 | 35.6 | 34 | 1 | 39 | 1 | 148 | 1 | 35 | 1 |
| 2 | 40.2 | 33 | 0,71 (0,43–1,19) | 45 | 0,69 (0,44–1,08) | 168 | 0,97 (0,77–1,22) | 37 | 0,87 (0,53–1,44) |
| 3 | 42,8 | 29 | 0,58 (0,34–1,01) | 36 | 0,56 (0,34–0,93) | 136 | 0,84 (0,65–1,08) | 49 | 1,16 (0,71–1,88) |
| 4 | 45.2 | 40 | 0,93 (0,56–1,56) | 49 | 0,73 (0,45–1,18) | 163 | 0,99 (0,78–1,26) | 48 | 1,06 (0,64–1,74) |
| 5 | 48,7 | 41 | 0,76 (0,44–1,31) | 46 | 0,76 (0,47–1,25) | 154 | 0,93 (0,72–1,19) | 44 | 1,12 (0,68–1,85) |
| Tendința P | 0,61 | 0,43 | 0,62 | 0,49 | |||||
| P Interacțiune | 0,33 | 0,38 | |||||||
| Încărcătura alimentară de insulină | |||||||||
| 1 | 581 | 41 | 1 | 47 | 1 | 150 | 1 | 38 | 1 |
| 2 | 656 | 37 | 0,74 (0,46–1,18) | 45 | 0,65 (0,42–1,00) | 163 | 0,98 (0,77–1,23) | 37 | 0,76 (0,47–1,22) |
| 3 | 698 | 32 | 0,61 (0,36–1,02) | 49 | 0,77 (0,50–1,21) | 152 | 0,93 (0,73–1,17) | 49 | 1,10 (0,70–1,75) |
| 4 | 741 | 38 | 0,97 (0,59–1,59) | 44 | 0,81 (0,51–1,29) | 163 | 1,15 (0,90–1,46) | 45 | 1,03 (0,65–1,65) |
| 5 | 805 | 29 | 0,74 (0,42–1,29) | 30 | 0,84 (0,50–1,40) | 141 | 0,96 (0,74–1,25) | 44 | 1,06 (0,65–1,73) |
| Tendința P | 0,51 | 0,66 | 0,84 | 0,52 | |||||
| P Interacțiune | 0,25 | 0,24 | |||||||
Deschide într-o fereastră separată
Modelele au fost stratificate în funcție de cohortă și ajustate pentru vârsta la diagnostic (an), anul calendaristic al diagnosticului, timpul dintre diagnostic și primul FFQ (an), anul calendaristic la începutul urmăririi fiecărui ciclu de chestionar de 2 ani, pre-diagnostic. IMC (<20, 20 până la <22,5, 22,5 până la <25, 25,0 până la <30, 30 până la <35, ≥35 kg/m 2 , lipsă ), modificarea IMC după diagnostic (nicio modificare (≥−0,5 până la ≤0,5 kg) /m 2 ), scădere (<−0,5 kg/m 2 ), creștere (>0,5–2 kg/m 2 ), creștere (>2 kg/m 2 )postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și consumul de hormoni postmenopauză în trecut, postmenopauză și vârsta la menopauză ≥ 50 de ani și consumul actual de hormoni postmenopauză, lipsă), consumul de aspirină post-diagnostic (niciodată, trecut, actual, lipsă), rasă (non- hispanic alb, altul), stadiul bolii (I, II, III), stare ER/PR (ER/PR pozitiv, ER pozitiv și PR negativ, ER/PR negativ, lipsă), radioterapie (da, nu, lipsă), chimioterapie (da, nu, lipsește) și tratament hormonal (da, nu, lipsește). În analiza stării ER, nu am ajustat pentru starea ER/PR. Starea ER/PR (ER/PR pozitivă, ER pozitivă și PR negativă, ER/PR negativă, lipsă), radioterapie (da, nu, lipsă), chimioterapie (da, nu, lipsă) și tratament hormonal (da, nu, dispărut). În analiza stării ER, nu am ajustat pentru starea ER/PR. Starea ER/PR (ER/PR pozitivă, ER pozitivă și PR negativă, ER/PR negativă, lipsă), radioterapie (da, nu, lipsă), chimioterapie (da, nu, lipsă) și tratament hormonal (da, nu, dispărut). În analiza stării ER, nu am ajustat pentru starea ER/PR.
Cu excepția riscului mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân în rândul femeilor cu IG alimentar mai mare înainte de diagnostic, nu am observat asocieri semnificative de GL, II și IL pre-diagnostic din ultimul FFQ înainte de diagnostic și mortalitatea specifică cancerului de sân sau de toate cauzele ( Tabelul S2 ). De asemenea, am examinat GI, GL, II și IL doar din primul FFQ după diagnostic. Toate asocierile au fost mai slabe, dar asocierea pozitivă dintre IG ridicat și mortalitatea de orice cauză a rămas semnificativă statistic ( Tabelul S3 ).
Am observat un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân pentru GL și IL în rândul femeilor cu IMC ≥25 kg/m 2 . Cu toate acestea, nu au existat interacțiuni semnificative ( Tabelul S4 ). În plus, am observat asocieri pozitive cu mortalitatea specifică cancerului de sân pentru GI post-diagnostic în rândul femeilor în postmenopauză și pentru GL post-diagnostic în rândul femeilor în premenopauză. Cu toate acestea, nu au existat interacțiuni semnificative ( Tabelul S5 ).
În analizele de sensibilitate, am luat în considerare timpul de trunchiere stânga de la diagnostic. Constatările au fost similare ( Tabelul S6 ).
Constatările din metodele de caz complete sunt prezentate în Tabelul S7 . Acestea au fost similare cu cele observate după înlocuirea datelor covariabile lipsă cu utilizarea indicatorilor lipsă pentru variabilele categoriale.
Discuţie
În această analiză care combină două cohorte mari prospective, GL alimentar mai mare după diagnosticul de cancer de sân a fost asociat cu un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân. După cum era de așteptat din descoperirile anterioare în rândul femeilor fără cancer de sân ( 10 ), am observat, de asemenea, un risc mai mare de mortalitate de toate cauzele cu o dietă bogată în GL după diagnostic. GI, II și IL mai mare post-diagnostic a fost, de asemenea, asociat cu un risc mai mare de mortalitate de toate cauzele. Risc mai mare de mortalitate prin BCV a fost observat, de asemenea, în rândul femeilor cu GI, GL, II și IL mai ridicate după diagnostic, cu toate acestea, acestea nu au atins semnificație statistică. Aportul mai mare postdiagnostic de carbohidrați totali a fost asociat cu un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân și de toate cauzele și, așa cum am observat anterior ( 25) .), aportul mai mare de proteine totale post-diagnostic a fost asociat cu un risc mai mic de mortalitate specifică cancerului de sân și de toate cauzele. Aportul mai mare de fibre alimentare după diagnostic a fost asociat cu un risc mai scăzut de mortalitate de toate cauzele. IG dietetic per-diagnostic a fost asociat cu un risc mai mare de mortalitate specifică cancerului de sân; cu toate acestea, nu am observat nicio asociere semnificativă de GL, II și IL pre-diagnostic din ultimul FFQ înainte de diagnostic și mortalitate specifică cancerului de sân sau de toate cauzele.
Dietele cu IG/GL ridicat cresc nivelul de glucoză din sânge și de insulină postprandială mai mult decât dietele cu IG/GL scăzut. Dovezile tot mai mari sugerează că hiperglicemia și hiperinsulinemia pot afecta negativ prognosticul cancerului de sân ( 26 – 28 ). Niveluri crescute de insulină înainte de tratament au fost sugerate ca un predictor de prognostic slab la femeile nediabetice cu cancer de sân ( 2 ). Nivelurile crescute de HbA1C au prezis, de asemenea, o mortalitate mai mare la supraviețuitorii cancerului de sân ( 29 ). În schimb, postul de 13 sau mai multe ore pe noapte a fost asociat cu un risc redus de recidivă a cancerului de sân ( 30). Cu toate acestea, GI și GL din dietă nu au fost asociate cu prognosticul cancerului de sân în rândul celor 688 de supraviețuitori ai cancerului de sân în studiul Healthy Eating Activity and Lifestyle (HEAL) cu 6,7 ani de urmărire după diagnostic și n=106 decese totale (11 ) . Limitările acestor analize includ faptul că dieta a fost evaluată cu un singur chestionar la momentul inițial, au fost incluse un număr mic de femei cu cancer de sân, iar urmărirea a fost relativ scurtă. Numărul mult mai mare de femei cu cancer de sân (n=8.932) și decese (n=2.523) cu evaluări repetate ale dietei (până la opt) după diagnosticarea cancerului de sân pe parcursul a până la 30 de ani de urmărire, acest studiu a oferit mult putere mai mare de a evalua efectul dietelor post-diagnostic asupra supraviețuirii în rândul femeilor cu cancer de sân.
Rolul scorurilor insulinei alimentare în relație cu progresia cancerului de sân nu a fost evaluat în alte studii. În NHSII, nu am observat asocieri semnificative între adolescent sau adultul timpuriu alimentar II sau IL și riscul de cancer de sân ( 31 ). În acest studiu, o dietă bogată în IL și II după diagnostic a fost asociată cu o supraviețuire globală mai slabă, dar nu au fost observate asocieri cu mortalitatea specifică cancerului de sân.
Există cel puțin două mecanisme generale care ar putea explica asocierea cu GL și mortalitatea specifică cancerului de sân: 1) că nivelurile mai ridicate de glucoză oferă o nutriție mai mare tumorilor, care sunt de obicei constrânse din punct de vedere nutrițional din cauza creșterii lor rapide și 2) acea glucoză mai mare. nivelurile stimulează secreția de insulină, iar insulina în sine este un factor de creștere. Observația noastră că GL, dar nu IL a fost asociată cu o mortalitate mai mare specifică cancerului de sân, sugerează că primul mecanism poate fi cel mai important. Mai mult, II și IL sunt variabile complexe: sunt corelate cu GI și GL, deoarece carbohidrații cu glicemie mai mare contribuie la ambele, dar II și IL reflectă, de asemenea, răspunsurile insulinemice la grăsimi și proteine. Dacă de fapt nivelul ridicat de glucoză stimulează tumorile, atunci componentele insulinemice non-carbohidrate ale dietelor bogate în II și IL ar putea reduce efectiv răspunsurile glicemice. Asocierea inversă observată cu aportul de proteine tind să susțină această ipoteză mecanicistă.
Supraviețuitorii cancerului de sân sunt, de asemenea, expuși unui risc mai mare de BCV din cauza factorilor de risc obișnuiți ( 32 ), precum și a efectelor secundare ale terapiei adjuvante pentru cancerul de sân ( 33 – 35 ) care pot contribui la prognosticul pe termen lung a cancerului de sân. Având în vedere mortalitatea mai mare prin BCV cu diete bogate în GI, GL, II, IL (deși nu este destul de semnificativă statistic în studiul actual), o dietă săracă în GI, GL, II și IL poate fi o strategie importantă pentru a îmbunătăți supraviețuirea globală în rândul femeile cu cancer mamar.
Avantajele studiului actual includ proiectarea prospectivă, colectarea prospectivă detaliată și repetată de informații despre dieta și stilul de viață pre și post-diagnostic, revizuirea fișei medicale standardizate a cancerului de sân raportat și durata lungă de urmărire. Mai mult, disponibilitatea datelor detaliate despre mulți factori stabiliți ai stilului de viață, în paralel cu evaluarea aportului alimentar, a permis un control cuprinzător pentru potențialii predictori ai supraviețuirii cancerului de sân.
Potențialele limitări ale studiului nostru trebuie de asemenea remarcate. Deși am făcut eforturi pentru a exclude efectele confuze ale factorilor de prognostic al cancerului și ale stilului de viață, confuzia reziduală este încă posibilă datorită utilizării datelor observaționale. Nu am putut controla primirea unui tratament complet, ceea ce poate contribui la supraviețuirea cancerului. Deoarece este un studiu nerandomizat, posibilitatea extinderii timpurii a bolii/recurenței ar putea influența atât riscul de deces, cât și alegerile alimentare. Studiul a fost limitat la femeile albe educate care ar putea avea un acces mai bun la servicii de îngrijire medicală și o nutriție de înaltă calitate decât multe altele din populația SUA. Deci, este posibil ca concluziile să nu fie generalizabile la alte grupuri rasiale/etnice. Femeile cu GL mai mare au avut tendința de a avea profiluri mai sănătoase ale factorilor de risc, astfel, aceste ajustări au avut un impact minim asupra sau au avut tendința de a consolida asocierile cu indicii glicemici. În plus, răspunsurile la glucoză și insulină la un produs alimentar sunt influențate de potențialele interacțiuni între alimentele ingerate, precum și de alți factori, cum ar fi procedura de gătit, astfel încât IG sau II de la alimente individuale ar putea să nu prezică răspunsul insulinei la mesele mixte. Cu toate acestea, Bao et al (36 ) au arătat că II și GL ale alimentelor individuale pot capta răspunsurile la insulină la mesele mixte.
În concluzie, am constatat că GL alimentar mai mare, dar nu GI, IL sau II, după un diagnostic de cancer de sân, a fost asociat cu o mortalitate mai mare specifică cancerului de sân. În plus, dietele mai mari în GI, GL, II și IL după un diagnostic de cancer de sân au fost asociate cu decese mai mari din orice cauză. Femeile cu cancer de sân pot beneficia de consumul unei diete care reduce răspunsul postprandial la glucoză, ceea ce ar implica limitarea carbohidraților și accentuarea celor care sunt digerați mai puțin rapid, cum ar fi cerealele integrale, legumele fără amidon, nucile și leguminoasele.
Material suplimentar
Material suplimentar
Click aici pentru a vizualiza. (80K, docx)
Mulțumiri
Autorii le mulțumesc participanților și personalului NHS și NHSII pentru contribuțiile lor valoroase, precum și următoarelor registre de cancer de stat pentru ajutorul lor: AL, AZ, AR, CA, CO, CT, DE, FL, GA, ID, IL, ÎN, IA, KY, LA, ME, MD, MA, MI, NE, NH, NJ, NY, NC, ND, OH, OK, SAU, PA, RI, SC, TN, TX, VA, WA, WY.
Sprijin financiar: Studiul a fost susținut de National Institutes of Health Grants (U01 CA176726 [WC Willett și AH Eliassen], UM1 CA186107 [M. Stampfer și AH Eliassen], P01 CA087969 [RM Tamimi și AH Eliassen], R01 CA050385 [M. Stampfer și AH Eliassen] Willett și AH Eliassen]), Institutul American pentru Cercetarea Cancerului (MS Farvid) și Susan G. Komen (SGK) (RM Tamimi). Sponsorii studiului nu au fost implicați în proiectarea și colectarea studiului, analiza și interpretarea datelor, sau scrierea articolului sau decizia de a-l trimite spre publicare. Autorii au fost independenți de sponsorii studiului.
Note de subsol
Toți autorii au furnizat contribuții critice în scrierea manuscrisului și au citit și au aprobat manuscrisul final. Autorii își asumă întreaga responsabilitate pentru analizele și interpretarea acestor date. MD Holmes și AH Eliassen au contribuit în mod egal la acest articol.
Interese concurente: Michelle D. Holmes a raportat sprijin nefinanciar din partea Bayer AG (Bayer furnizează aspirina și placebo pentru studiul Aspirina după cancerul de sân) și taxe personale de la Arla Foods (a participat la o revizuire sistematică a aportului alimentar la copiii nigerieni pentru această companie) în afara acesteia. lucrarea depusă. Elizabeth M. Poole era angajată a Sanofi Genzyme la momentul depunerii acestei lucrări și este angajată a Bluebird Bio. Ceilalți autori nu au făcut dezvăluiri.
Referințe
1.
Gupta K, Krishnaswamy G, Karnad A, Peiris AN. Insulina: un nou factor în carcinogeneză . Am J Med Sci . 2002; 323 ( 3 ): 140–5. [ PubMed ] [ Google Scholar ]2.
Ferroni P, Riondino S, Laudisi A, Portarena I, Formica V, Alessandroni J, et al. Nivelurile de insulină pre-tratament ca factor de prognostic pentru progresia cancerului de sân . Oncolog . 2016; 21 ( 9 ):1041–9. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]3.
Wintrob ZA, Hammel JP, Khoury T, Nimako GK, Fu HW, Fayazi ZS și colab. Utilizarea insulinei, profilurile adipokinelor și prognosticul cancerului de sân . Citokină . 2017; 89 :45–61. [ PubMed ] [ Google Scholar ]4.
Calip GS, Yu O, Hoskins KF, Boudreau DM. Asocieri între utilizarea medicamentelor pentru diabet și riscul de apariție a unui al doilea cancer de sân și mortalitate . Controlul cauzelor cancerului . 2015; 26 ( 8 ):1065–77. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]5.
Jenkins DJ, Wolever TM, Taylor RH, Barker H, Fielden H, Baldwin JM și colab. Indicele glicemic al alimentelor: o bază fiziologică pentru schimbul de carbohidrați . Am J Clin Nutr . 1981; 34 ( 3 ): 362–6. [ PubMed ] [ Google Scholar ]6.
Foster-Powell K, Holt SH, Brand-Miller JC. Tabelul internațional al indicelui glicemic și al valorilor încărcăturii glicemice: 2002 . Am J Clin Nutr . 2002; 76 ( 1 ): 5–56. [ PubMed ] [ Google Scholar ]7.
Societatea Americană de Cancer. Fapte și cifre despre cancerul de sân 2019-2020 . Atlanta (GA): Societatea Americană de Cancer ; 2019. Disponibil la: https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-statistics/breast-cancerfacts-and-figures/breast-cancer-facts-and-figures -2019-2020.pdf .8.
Brownley KA, Heymen S, Hinderliter AL, Galanko J, Macintosh B. Sarcina glicemică scăzută scade insulina și glucoza postprandială și crește grelina postprandială la femeile albe, dar nu la femeile de culoare . J Nutr . 2012; 142 ( 7 ):1240–5. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]9.
Schlesinger S, Chan DSM, Vingeliene S, Vieira AR, Abar L, Polemiti E, et al. Carbohidrați, indice glicemic, încărcare glicemică și risc de cancer de sân: o revizuire sistematică și o meta-analiză doză-răspuns a studiilor prospective . Nutr Rev. 2017; 75 ( 6 ): 420–41. [ PubMed ] [ Google Scholar ]10.
Baer HJ, Glynn RJ, Hu FB, Hankinson SE, Willett WC, Colditz GA și colab. Factorii de risc pentru mortalitate în studiul de sănătate a asistenților medicali: o analiză a riscurilor concurente . Am J Epidemiol . 2011; 173 ( 3 ): 319–29. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]11.
Belle FN, Kampman E, McTiernan A, Bernstein L, Baumgartner K, Baumgartner R, et al. Fibrele alimentare, carbohidrații, indicele glicemic și încărcarea glicemică în relație cu prognosticul cancerului de sân în cohorta HEAL . Biomarkeri de epidemiol de cancer Prev . 2011; 20 ( 5 ): 890–9. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]12.
Holt SH, Miller JC, Petocz P. Un indice de insulină al alimentelor: cererea de insulină generată de porțiuni de 1000 kJ ale alimentelor comune . Am J Clin Nutr . 1997; 66 ( 5 ): 1264–76. [ PubMed ] [ Google Scholar ]13.
Miller JB, Pang E, Broomhead L. Indicele glicemic al alimentelor care conțin zaharuri: comparația alimentelor cu zaharurile care apar în mod natural și zaharurile adăugate . Br J Nutr . 1995; 73 ( 4 ): 613–23. [ PubMed ] [ Google Scholar ]14.
Wolever TM, Jenkins DJ, Jenkins AL, Josse RG. Indicele glicemic: metodologie și implicații clinice . Am J Clin Nutr . 1991; 54 ( 5 ): 846–54. [ PubMed ] [ Google Scholar ]15.
Bao J, Atkinson F, Petocz P, Willett WC, Brand-Miller JC. Predicția glicemiei postprandiale și a insulinemiei la adulții slabi, tineri și sănătoși: încărcarea glicemică în comparație cu conținutul de carbohidrați singur . Am J Clin Nutr . 2011; 93 :984–96. [ PubMed ] [ Google Scholar ]16.
Willett W. Implicațiile consumului total de energie pentru analizele epidemiologice. În: Epidemiologie nutrițională . a 3-a ed. New York: Oxford University Press; 2013. p. 261–83. [ Google Scholar ]17.
Hirko KA, Willett WC, Hankinson SE, Rosner BA, Beck AH, Tamimi RM, et al. Modele alimentare sănătoase și risc de cancer de sân în funcție de subtipul molecular . Tratament pentru cancerul de sân . 2016; 155 ( 3 ): 579–88. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]18.
Tamimi RM, Baer HJ, Marotti J, Galan M, Galaburda L, Fu Y, et al. Compararea fenotipurilor moleculare ale carcinomului ductal in situ și cancerului mamar invaziv . Cancer mamar Res . 2008; 10 ( 4 ): R67. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]19.
Collins LC, Marotti JD, Baer HJ, Tamimi RM. Compararea rezultatelor receptorilor de estrogeni din rapoartele patologice cu rezultatele testelor de laborator central . J Natl Cancer Inst . 2008; 100 ( 3 ): 218–21. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]20.
Kinsel LB, Szabo E, Greene GL, Konrath J, Leight GS, McCarty KS, Jr. Analiza imunocitochimică a receptorilor de estrogen ca predictor al prognosticului la pacienții cu cancer de sân: comparație cu metode biochimice cantitative . Cancer Res . 1989; 49 ( 4 ): 1052–6. [ PubMed ] [ Google Scholar ]21.
Wang J, Zhang X, Beck AH, Collins LC, Chen WY, Tamimi RM și colab. Consumul de alcool și riscul de cancer de sân prin expresia receptorilor tumorali . Horm Cancer . 2015; 6 ( 5–6 ):237–46. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]22.
Colditz GA, Stampfer MJ, Willett WC, Stason WB, Rosner B, Hennekens CH, et al. Reproductibilitatea și validitatea statusului de menopauză auto-raportat într-un studiu de cohortă prospectiv . Am J Epidemiol . 1987; 126 ( 2 ): 319–25. [ PubMed ] [ Google Scholar ]23.
Fine JP, Grey RJ. Un model de pericole proporționale pentru subdistribuția unui risc concurent . J Am Stat Asoc . 1999; 94 ( 446 ):496–509. [ Google Scholar ]24.
Guo C, So Y. Analiza specifică cauzei a riscurilor concurente folosind procedura PHREG . Institutul SAS, Inc ; 2018. Lucrare Nr.: SAS2159-2018. Disponibil de la: https://www.sas.com/content/dam/SAS/support/en/sas-global-forum-proceedings/2018/2159-2018.pdf .25.
Holmes MD, Wang J, Hankinson SE, Tamimi RM, Chen WY. Aportul de proteine și supraviețuirea cancerului de sân în studiul de sănătate a asistentelor . J Clin Oncol . 2017; 35 ( 3 ): 325–33. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]26.
Villarreal-Garza C, Shaw-Dulin R, Lara-Medina F, Bacon L, Rivera D, Urzua L, et al. Impactul diabetului zaharat și al hiperglicemiei asupra supraviețuirii la pacienții cu cancer de sân avansat . Exp Diabet Res . 2012; 2012 :732027. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]27.
Goodwin PJ, Ennis M, Pritchard KI, Trudeau ME, Koo J, Madarnas Y, et al. Insulina de post și rezultatul în cancerul de sân în stadiu incipient: rezultatele unui studiu de cohortă prospectiv . J Clin Oncol 2002; 20 :42–51. [ PubMed ] [ Google Scholar ]28.
Duggan C, Irwin ML, Xiao L, Henderson KD, Smith AW, Baumgartner RN și colab. Asocieri de rezistență la insulină și adiponectină cu mortalitatea la femeile cu cancer de sân . J Clin Oncol . 2011; 29 ( 1 ): 32–9. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]29.
Erickson K, Patterson RE, Flatt SW, Natarajan L, Parker BA, Heath DD și colab. Diabet zaharat de tip 2 definit clinic și prognostic în cancerul de sân în stadiu incipient . J Clin Oncol . 2011; 29 ( 1 ): 54–60. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]30.
Marinac CR, Nelson SH, Breen CI, Hartman SJ, Natarajan L, Pierce JP, et al. Postul nocturn prelungit și prognosticul cancerului de sân . JAMA Oncol . 2016; 2 ( 8 ):1049–55. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]31.
Farvid MS, Eliassen AH, Cho E, Chen WY, Willett WC. Cantitatea și calitatea carbohidraților dietetici pentru adolescenți și vârsta adultă timpurie în raport cu riscul de cancer de sân . Biomarkeri de epidemiol de cancer Prev . 2015; 24 ( 7 ):1111–20. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]32.
Gulati M, Mulvagh SL. Legătura dintre sân și inimă la o femeie: cancerul de sân și bolile cardiovasculare . Clin Cardiol . 2018; 41 ( 2 ): 253–7. [ Articol gratuit PMC ] [ PubMed ] [ Google Scholar ]33.
Bird BR, Swain SM. Toxicitatea cardiacă la supraviețuitorii cancerului de sân: revizuirea potențialelor probleme cardiace . Clin Cancer Res . 2008; 14 ( 1 ): 14–24. [ PubMed ] [ Google Scholar ]34.
Borger JH, Hooning MJ, Boersma LJ, Snijders-Keilholz A, Aleman BM, Lintzen E și colab. Efectele cardiotoxice ale iradierii tangenţiale ale sânului la pacienţii precoce cu cancer de sân: rolul volumului cardiac iradiat . Int J Radiat Oncol Biol Phys . 2007; 69 ( 4 ): 1131–8. [ PubMed ] [ Google Scholar ]35.
McGale P, Darby SC, Hall P, Adolfsson J, Bengtsson NO, Bennet AM, et al. Incidența bolilor de inimă la 35.000 de femei tratate cu radioterapie pentru cancerul de sân în Danemarca și Suedia . Radiother Oncol . 2011; 100 ( 2 ): 167–75. [ PubMed ] [ Google Scholar ]36.
Bao J, de Jong V, Atkinson F, Petocz P, Brand-Miller JC. Indicele de insulină alimentară: baza fiziologică pentru prezicerea cererii de insulină evocată de mesele compuse . Am J Clin Nutr 2009; 90 :986–92. [ PubMed ] [ Google Scholar ]
TRATAMENTE CANCER EFICIENTE, NON - toxice 