Evolving Treatment Strategies for Inflammatory Breast Cancer: A Population-Based Survival Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine if mastectomy (Mx) use, chemotherapy (CT) intensity, or treatment sequence of CT, radiation therapy (RT), and Mx have improved outcome for inflammatory breast cancer (IBC). PATIENTS AND METHODS: A retrospective analysis of 485 patients with IBC diagnosed in British Columbia between 1980 and 2000 analyzed locoregional relapse-free survival (LRFS) and breast cancer-specific survival (BCSS) by treatment intent and treatment received. Curative intent was defined as delivery of more than four cycles of anthracycline-based CT plus locoregional RT in patients without distant metastases. RESULTS: Median follow-up among survivors was 6.5 years. Median BCSS was 1.0 and 3.2 years for patients with distant metastases at diagnosis or those who were curatively treated, respectively. Among patients treated curatively (n = 308), there were no significant differences in LRFS or BCSS with timing of Mx before or after CT/RT, time between diagnosis and RT, or the sequence of RT and CT. Patients receiving more intensive CT had improved 10-year BCSS compared with standard CT (43.7% v 26.3%; P = .04). Ten-year LRFS for patients having Mx after CT, Mx before CT, and without Mx was 62.8%, 58.6%, and 34.4%, respectively (P = .0001); the corresponding 10-year BCSS was 36.9%, 19.9%, and 22.5%, respectively (P = .005). On multivariate analysis, Mx was associated with improved LRFS (P = .04). Independent prognostic factors for BCSS were menopausal status (P = .02), estrogen receptor status (P = .02), and CT type (P = .05). CONCLUSION: This retrospective analysis suggested that mastectomy, in conjunction with CT and RT, seemed to enhance locoregional control, whereas modern CT regimens seemed to improve BCSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».