Impact of BRCA1 mutation on survival after early onset breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
3354 patients were enrolled in the study, of whom 234 (7.0%) were found to carry a BRCA1 founder mutation. The average age of diagnosis was 44 years (range 21 to 50 years). The ten-year survival for mutation carriers was 80.9% (95% CI 75.4% to 86.4%) and for non-carriers was 82.1% (95% CI 80.5% to 83.7%). After adjusting for other prognostic variables, the hazard ratio associated with carrying a BRCA1 mutation was 1.40 (95% CI: 0.99 to 1.99). Among BRCA1 mutation carriers, in the multivariable analysis, positive lymph node status was a strong predictor of mortality (HR = 4.6; 95% 2.1 to 10.0). Among BRCA1 carriers with a small (< 2 cm) node-negative breast cancer, the ten-year survival rate was 91.7% and tumour size was not predictive of survival (HR = 1.01 for 1-2 cm versus 0-1 cm tumors). Chemotherapy was associated with improved survival in BRCA1 carriers (adjusted HR = 0.31; 95% CI 0.10 – 1.00) but not in non-carriers (HR = 1.69; 95% CI 0.95 to 2.99). The interaction between chemotherapy, mutation status and survival was statistically significant (p = 0.009). The survival of women with breast cancer and a BRCA1 mutation is similar to that of patients without a BRCA1 mutation. For women with a small, node-negative breast cancer and a BRCA1 mutation, the ten-year survival rate was 91.7%. Among women with a BRCA1 mutation, survival was better for women who received chemotherapy than for women who did not receive chemotherapy. Future studies should investigate what is the optimum chemotherapy regimen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».