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Enregistrement W1749141300 · doi:10.1111/tbj.12010

Long-Term Outcome of Breast Cancer Patients with One to Two Nodes Involved - Application of Nodal Ratio

2012· article· en· W1749141300 sur OpenAlexafffundabout
Patricia Tai, Kurian Joseph, Ali El‐Gayed, Edward Yu

Notice bibliographique

RevueThe Breast Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Cancer Agency
Mots-clésMedicineNODALBreast cancerAxillary nodesPopulationHomogeneousCutoffInternal medicineAxillary lymph nodesOncologyCancerCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nodal ratio (NR) is defined as the number of involved nodes to the number of nodes examined. There is limited information on the application of NR on population data. Previous reports in breast cancer generally analyzed one to three positive axillary nodes as a single group. This study investigates whether one to three positive axillary nodes is a homogeneous group in prognosis by comparing one to two positive nodes to three positive nodes. The population-based registry of a Canadian province from 1981 through 1995 was searched. As the reliability of nodal assessment depends on the number of nodes sampled, we also studied the subgroup of patients with greater than or equal to eight nodes dissected. Of a total of 5,996 breast cancer patients, 1187 had one to three positive axillary nodes. The 263 patients with three positive nodes compared to the 924 patients with one to two nodes fared worse with a significantly reduced cause-specific survival (CSS) and overall survival (OS). Patients with one to two positive nodes had similar CSS (p=0.31) and OS (p=0.63). Among those with greater than or equal to eight nodes dissected, there were 677 patients with one to two positive nodes. CSS and OS were not significantly different between one versus two positive nodes (p=0.16 and 0.34, respectively), but with NR, the corresponding p values were 0.0068 and 0.08, respectively. The cutoff value of NR 0.15 was found to be most useful and confirmed by the validation dataset. NR is able to segregate patients better than the absolute number of positive nodes used in the current staging system. NR should be incorporated into the staging system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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