Breast Cancer in Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence points to a decreased breast cancer risk in systemic lupus erythematosus (SLE). We analyzed data from a large multisite SLE cohort, linked to cancer registries. METHODS: Information on age, SLE duration, cancer date, and histology was available. We analyzed information on histological type and performed multivariate logistic regression analyses of histological types according to age, SLE duration, and calendar year. RESULTS: We studied 180 breast cancers in the SLE cohort. Of the 155 cases with histology information, 11 were referred to simply as 'carcinoma not otherwise specified'. In the remaining 144 breast cancers, the most common histological type was ductal carcinoma (n = 95; 66%) followed by lobular adenocarcinoma (n = 11; 8%), 15 cancers were of mixed histology, and the remaining ones were special types. In our regression analyses, the independent risk factors for lobular versus ductal carcinoma was age [odds ratio (OR) 1.07, 95% confidence interval (CI) 1.01-1.14] and for the 'special' subtypes it was age (OR 1.06, 95% CI 1.01-1.10) and SLE duration (OR 1.05, 95% CI 1.00-1.11). CONCLUSIONS: Generally, up to 80% of breast cancers are ductal carcinomas. Though our results are not definitive, in the breast cancers that occur in SLE, there may be a slight decrease in the ductal histological type. In our analyses, age and SLE duration were independent predictors of histological status.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».