An application of COX model for evaluation of the prognostic factors in patients with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To explore survival status of patients with breast cancer for 5 years after operation and assess the prognostic factors.After eliminating confouding factors.Methods: All data were collected from the hospital records of 1 002 breast cancer patients who were initially treated at the First Teaching Hospital of Norman Bethune University of Medical Sciences (FTH, Changchun China, 116 cases) and the Saint Sacrement Hospital (SSH, Quebec City Canada, 886 cases), respectively, by use of Historical cohort survey, and adjusted hazard ratios (AHR) with 95% confidence intervals were provided by use of Cox model to eliminate the confounders and estimate the changes in hazard ratio across levels of each variable (factor) , so as to assess the prognostic effects of variables across levels. Results:After adjustment, the mortality of patients treated in FTH was very similar to that in HSS (AHR=0.9, P =0.502 4); Age at operation was not significantly related to the mortality of patients after surgery(AHR=0.8, P =0.209 7 ); Patients with larger tumor size(2.0 cm) have about two times of mortality compaing to patients with smaller tumor size (≤2.0 cm) (AHR=2.2, P =0.000 1); and the mortality among women with lymph node involvement was (three times) higher than those without lymph node involvement (AHR=3.0 , P =0.000 1).Conclusion:Tumor size and number of lymph nodes involvement are very important for patient′s prognosis.
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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 ».