Comparison of Breast Cancer Recurrence and Outcome Patterns Between Patients Treated From 1986 to 1992 and From 2004 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether the patterns of relapse according to estrogen receptor (ER) and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status changed in the contemporary era. PATIENTS AND METHODS: Female patients referred to the British Columbia Cancer Agency with biopsy-proven stage I to III breast cancer (BC), diagnosed between 1986 and 1992 (cohort 1 [C1]) and between mid-2004 and 2008 (cohort 2 [C2]), and with known ER and HER2 status were eligible. Data were prospectively collected. C2 patients were matched to C1 patients for stage, grade, and ER and HER2 status. The primary end point was hazard rate of relapse (HRR) for BC by study cohort according to biomarker status. Secondary outcomes included HRR according to stage, grade, and age and hazard rate of death (HRD). RESULTS: After matching, 7,178 patients were included (3,589 patients in each cohort). BC subtype distribution was as following ER positive/HER2 negative, 70.8%; ER positive/HER2 positive, 6.9%; ER negative/HER2 positive, 6.6%; and ER negative/HER2 negative, 15.8%. For the overall population, the HRR approximately halved in all yearly intervals to year 9 in C2 compared with C1. Differences in HRR between cohorts were greater in the initial five intervals for HER2-positive and ER-negative/HER2-negative BC. The HRR decreased in C2 compared with C1 for all disease stages and grades. The HRD in C2 also decreased compared with C1, although to a lesser extent. CONCLUSION: Although the pattern of relapse remains similar, there has been a significant improvement in BC relapse-free survival. Outcomes have improved for all BC subtypes, especially HER2-positive and ER-negative/HER2-negative BC, with the early spike in disease recurrence markedly decreased. These contemporary hazard rates are important for treatment decisions, patient discussions, and planning clinical trials of early BC.
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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) | 0,001 | 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 ».