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Enregistrement W2079941204 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs10-p4-11-03

Abstract P4-11-03: The Impact of Fractionation on Local Relapse for Patients with Grade 3 Breast Cancer

2010· article· en· W2079941204 sur OpenAlexaffabout
Scott Tyldesley, Ryan Woods, Caroline Speers, Alan Nichol, L. Weir, Ivo A. Olivotto

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLumpectomyMedicineBreast cancerMastectomyRadiation therapyPopulationInternal medicineHormonal therapyOncologyDose fractionationSurgeryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Several randomized trials have demonstrated that hypofractionated (HF) and conventionally fractionated (CF) radiotherapy (RT) provide equivalent local control following breast conserving surgery (BCS). However, an update of the Canadian trial suggested that patients with grade 3 disease had an increased risk of local relapse after HF. The risk of local relapse following HF or CF according to grade was investigated among a population-based cohort from British Columbia, Canada. Materials and methods: Female patients diagnosed between 1990 and 2000 with T1-T2N0M0 breast cancer treated with lumpectomy, axillary dissection and RT with at least 6 nodes removed and RT delivered to the breast were identified. Whole breast RT prescriptions were distributed in two groups : HF (typically 42.5 to 44 Gy in 16 fractions), and CF (45Gy to 50 Gy in 25 fractions). The 45 Gy prescription was followed by a boost to the biopsy cavity regardless of the margin status. Patients with close or positive margins received a boost (typically 7.5 to 10Gy in 3 to 4 fractions, or 10 to 20Gy in 5 to 10 fractions). Baseline demographic (age, year of diagnosis), tumour (grade, histology, size, lymphatic vascular space invasion (LVI), presence of extensive DCIS) and treatment factors (margin status, hormonal or chemotherapy use, RT fractionation group, and RT boost use) were abstracted. Cumulative rates of local relapse were estimated using a competing risk approach (distant relapses or death were competing risks) and compared across groups using Gray's test. Factors significant on univariate analysis were included with fractionation group in a multivariate (Fine and Gray) model among grade 3 patients. Results: The cohort consisted of 1,335 patients diagnosed with grade 3 breast cancers: 252 received CF and 1083 patients received HF. The fractionation groups were well balanced for most of the aforementioned factors except median age (56 years for CF vs 52 years for HF (P<0.01), and use of systemic therapy (hormones alone: 26% vs 19%; chemotherapy alone: 27%vs 33%; and chemo+hormone therapy: 8% vs 10% (p=0.04) for HF compared to CF). The 10-year cumulative incidence rate of local relapse in patients with grade 3 breast cancers was 6.9% for the HF group and 6.2 % for the CF group (p=0.99). A Fine and Gray multivariate competing risk model showed that age under 40 years (p=0.02), positive margins (p=0.05) and negative ER status (p=0.01) were associated with an increased risk of local relapse, but fractionation group was not (Hazard ratio=0.95, p=0.88). Conclusions: There was no evidence that hypofractionation was inferior to conventional fractionation for breast conserving therapy in patients with T1-T2 N0, grade 3 breast cancer in a population-based series. Citation Information: Cancer Res 2010;70(24 Suppl):Abstract nr P4-11-03.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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