Short- and long-term cause-specific survival of patients with inflammatory breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Inflammatory breast cancer (IBC) had been perceived to have a poor prognosis. Oncologists were not enthusiastic in the past to give aggressive treatment. Single institution studies tend to have small patient numbers and limited years of follow-up. Most studies do not report 10-, 15- or 20-year results. METHODS: Data was obtained from the population-based database of the Surveillance, Epidemiology, and End Results program of the National Cancer Institute from 1975-1995 using SEER*Stat5.0 software. This period of 21 years was divided into 7 periods of 3 years each. The years were chosen so that there was adequate follow-up information to 2000. ICD-O-2 histology 8530/3 was used to define IBC. The lognormal model was used for statistical analysis. RESULTS: A total of 1684 patients were analyzed, of which 84% were white, 11% were African Americans, and 5% belonged to other races. Age distribution was < 30 years in 1%, 30-40 in 11%, 40-50 in 22%, 50-60 in 24%, 60-70 in 21%, and > 70 in 21%. The lognormal model was validated for 1975-77 and for 1978-80, since the 10-, 15- and 20-year cause-specific survival (CSS) rates, could be calculated using the Kaplan-Meier method with data available in 2000. The data were then used to estimate the 10-, 15- and 20-year CSS rates for the more recent years, and to study the trend of improvement in survival. There were increasing incidences of IBC: 134 patients in the 1975-77 period to 416 patients in the 1993-95 period. The corresponding 20-year CSS increased from 9% to 20% respectively with standard errors of less than 4%. CONCLUSION: The improvement of survival during the study period may be due to introduction of more aggressive treatments. However, there seem to be no further increase of long-term CSS, which should encourage oncologists to find even more effective treatments. Because of small numbers of patients, randomized studies will be difficult to conduct. The SEER population-based database will yield the best possible estimate of the trend in improvement of survival for patients with IBC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».