Is carcinoma <i>in situ</i> a precursor lesion of invasive breast cancer?
Notice bibliographique
Résumé
This study measures the probability of development of invasive breast cancer (BC) following the diagnosis of carcinomas in situ (CIS). A 25-year prospective follow-up was conducted by linking the Canadian National Breast Screening Study (CNBSS) to cancer registries and a national vital statistics database. Subsequent BC incidence was identified in CNBSS women who were diagnosed with CIS. CIS was classified into ductal (DCIS) and lobular carcinoma in situ (LCIS). Cumulative cancer incidence probabilities were calculated and a 1:5 matched nested case control study was conducted to estimate the odds of BC development. Of the 146 women diagnosed with CIS, 26 developed invasive BC (17.8%) and 12 died of BC (8.2%). The average time from the diagnosis of CIS to invasive BC was 6.3 years (± 5.6). The 20-year cumulative incidence probabilities for DCIS and LCIS were 19.0% (95%CI: 11.2, 26.8) and 21.3% (95%CI: 7.1, 35.4) respectively. The odds of development of BC in CIS women was significantly elevated compared with controls (OR = 2.6, 95% CI: 1.5, 4.5). While women with CIS had a higher odds of development of BC compared to those without CIS, at 20-year post CIS diagnosis, more than 80% of them remained free of invasive BC. This low probability of developing invasive BC post CIS diagnosis does not support the notion that CIS of the breast is an obligate precursor lesion of invasive BC.
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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 ».