The effect of Paget disease on axillary lymph node metastases and survival in invasive ductal carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this study was to examine the effect of Paget disease (PD) on axillary lymph node metastases and survival in patients who had concomitant invasive ductal carcinoma (PD-IDC). METHODS: The Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) database was used to identify women who were diagnosed with PD-IDC from 2000 to 2011, comparing baseline demographic and tumor characteristics with those who were diagnosed with IDC alone during the same period. Multivariable logistic regression was used to examine the association of PD-IDC with axillary lymph node metastasis, and breast cancer-specific survival and overall survival were compared between the PD-IDC and IDC groups using the Kaplan-Meier method and Cox proportional hazards regression. RESULTS: The study cohort included 1102 patients with PD-IDC and 302,242 controls with IDC alone. PD-IDC tumors were more likely to be centrally located (26.9% vs 5.5%; P < .001), high grade (63.5% vs 40.3%; P < .001), >2 cm in greatest dimension (47.1% vs 35.7%; P < .001), and estrogen/progesterone receptor-negative (45.2% vs 22.1%; P < .001). In adjusted analyses, patients with PD-IDC had higher odds of axillary lymph node metastasis (odds ratio, 1.83; P < .001). The unadjusted 10-year breast cancer-specific and overall survival rates were lower for the PD-IDC group compared with the IDC-alone group, although, after adjusting for disease stage, tumor characteristics, and local therapy, no significant differences in mortality risk were observed between the 2 groups (hazard ratio, 0.91; P = .24). CONCLUSIONS: PD-IDC is associated with an increased risk of axillary lymph node metastasis, but not with inferior survival, compared with IDC alone after adjustment for other disease factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».