Age at diagnosis predicts local recurrence in women treated with breast-conserving surgery and postoperative radiation therapy for ductal carcinoma in situ: a population-based outcomes analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The main goal of treating ductal carcinoma in situ (dcis) is to prevent the development of invasive breast cancer. Most women are treated with breast-conserving surgery (bcs) and radiotherapy. Age at diagnosis may be a risk factor for recurrence, leading to concerns that additional treatment may be necessary for younger women. We report a population-based study of women with dcis treated with bcs and radiotherapy and an evaluation of the effect of age on local recurrence (lr). METHODS: All women diagnosed with dcis in Ontario from 1994 to 2003 were identified. Treatments and outcomes were collected through administrative databases and validated by chart review. Women treated with bcs and radiotherapy were included. Survival analyses were performed to evaluate the effect of age on outcomes. RESULTS: We identified 5752 cases of dcis; 1607 women received bcs and radiotherapy. The median follow-up was 10.0 years. The 10-year cumulative lr rate was 27% for women younger than 45 years, 14% for women 45-50 years, and 11% for women more than 50 years of age (p < 0.0001). The 10-year cumulative invasive lr rate was 22% for women younger than 45 years, 10% for women 45-50 years, and 7% for women more than 50 years of age (p < 0.0001). On multivariate analyses, young age (<45 years) was significantly associated with lr and invasive lr [hazard ratio (hr) for lr: 2.6; 95% confidence interval (ci): 1.9 to 3.7; p < 0.0001; hr for invasive lr: 3.0; 95% ci: 2.0 to 4.4; p < 0.0001]. An age of 45-50 years was also significantly associated with invasive lr (hr: 1.6; 95% ci: 1.0 to 2.4; p = 0.04). CONCLUSIONS: Age at diagnosis is a strong predictor of lr in women with dcis after treatment with bcs and radiotherapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».