MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092978511 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-2286

Abstract 2286: Short term reduction in mammographic density predicts survival in breast cancer.

2013· article· en· W2092978511 sur OpenAlexaboutno aff
Ali Ozhand, Roberta McKean‐Cowdin, Leslie Bernstein, Rachel Ballard-Babash, Anne McTiernan, Kathy B. Baumgartner

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMammographyCancerInternal medicineOncologyProspective cohort studyObservational studyProportional hazards modelBiomarkerSurrogate endpoint

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Back ground: Identification of the factors that predict response to treatment in breast cancer patients early after diagnosis is important in guiding the treatment strategy. High mammographic density (MD) is a risk factor for breast cancer. However no study has examined the association between change in MD and death in breast cancer survivors. We hypothesized that a short-term change in breast density may be a surrogate biomarker predicting risk of death from breast cancer and all causes. Methods: We evaluated the relationship between reduction in MD and risk of death from all causes within the Health, Eating, Activity, and Lifestyle (HEAL) Study. In a prospective observational study, we studied 403 women diagnosed with primary invasive breast carcinoma between 1995 and 1998 and followed until death or September 2009. We collected mammograms and prognostic, demographic, and lifestyle factors as well as treatments at the time of diagnosis and two years after the diagnosis was made. Mammograms were digitized and MD was measured on cranio-caudal (CC) images of the unaffected breast using a computer assisted program developed at the University of Toronto. MD reduction (MDR) was evaluated based on two mammograms; the first was taken 12 months before diagnosis, and the second approximately 24 months after diagnosis. MDR was defined as the difference between the MD of these two images (% MDR = % preMD -% postMD). Reduction in MD was categorized into a binary variable as women who had a MDR ≥5% compared to those with less than 5% reduction in MD. Cox proportional hazards models were used to estimate the Hazard ratios and 95% confidence intervals. Results: Breast cancer patients with 5% or more reduction in MD were younger (mean age was 55.7 compared to 58.9), more likely to be premenopausal at diagnosis (36.7% compared to 24.0%), and more likely to have a history of oral contraception (73.9% compared to 63.3%). Women with MDR ≥5% were 49% less likely to die from any cause after adjustment for age, BMI, estrogen receptor status, progesterone receptor status, menopausal status at baseline, smoking, stage, tamoxifen use, chemotherapy, radiation therapy, and study center (HR=0.51 CI: 0.3-0.86). The results were stronger when we restricted the analysis to women who were premenopausal at diagnosis. When we restricted the analysis to women who had taken tamoxifen a similar direction was observed but the results were not statistically significant. Conclusion: Result from our data suggests that reduction in mammographic density few years after breast cancer diagnosis may be used as a predictor of overall survival. Citation Format: Ali Ozhand, Roberta Mckean-Cowdin, Leslie Bernstein, Rachel Ballard-Babash, Anne McTiernan, Kathy B. Baumgartner. Short term reduction in mammographic density predicts survival in breast cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 2286. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-2286

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetDigital Radiography and Breast ImagingTravaux en français237 207