Long-Term Ovarian Cancer Survival Associated With Mutation in BRCA1 or BRCA2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies have suggested that the 5-year survival of women with ovarian cancer and a BRCA1 or BRCA2 mutation is better than expected. We sought to evaluate the impact of carrying a BRCA1 or BRCA2 mutation on long-term survival of women after a diagnosis of invasive ovarian cancer. METHODS: One thousand six hundred twenty-six unselected women diagnosed with invasive ovarian cancer in Ontario, Canada, or in Tampa, Florida, between 1995 and 2004 were followed for a mean of 6.9 years (range = 0.3 to 15.7 years). Mutation screening for BRCA1 and BRCA2 revealed mutations in 218 women (13.4%). Left-truncated survival analysis was conducted to estimate ovarian cancer-specific survival at various time points after diagnosis for women with and without mutations. RESULTS: In the 3-year period after diagnosis, the presence of a BRCA1 or BRCA2 mutation was associated with a better prognosis (adjusted hazard ratio = 0.68, 95% confidence interval [CI] = 0.48 to 0.98; P = .03), but at 10 years after diagnosis, the hazard ratio was 1.00 (95% CI = 0.83 to 1.22; P = .90). Among women with serous ovarian cancers, 27.4% of women who were BRCA1 mutation carriers, 27.7% of women who were BRCA2 carriers, and 27.1% of women who were noncarriers were alive at 12 years past diagnosis. CONCLUSION: For women with invasive ovarian cancer, the short-term survival advantage of carrying a BRCA1 or BRCA2 mutation does not lead to a long-term survival benefit.
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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 | 0,000 |
| 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 ».