Oestrogen receptor status, treatment and breast cancer prognosis in Icelandic BRCA2 mutation carriers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of an inherited BRCA2 mutation on the prognosis of women with breast cancer has not been well documented. We studied the effects of oestrogen receptor (ER) status, other prognostic factors and treatments on survival in a large cohort of BRCA2 mutation carriers. METHODS: We identified 285 breast cancer patients with a 999del5 BRCA2 mutation and matched them with 570 non-carrier patients. Clinical information was abstracted from patient charts and pathology records and supplemented by evaluation of tumour grade and ER status using archived tissue specimens. Univariate and multivariate hazard ratios (HR) were estimated for breast cancer-specific survival using Cox regression. The effects of various therapies were studied in patients treated from 1980 to 2012. RESULTS: Among mutation carriers, positive ER status was associated with higher risk of death than negative ER status (HR=1.94; 95% CI=1.22-3.07, P=0.005). The reverse association was seen for non-carriers (HR=0.71; 95% CI: 0.51-0.97; P=0.03). CONCLUSIONS: Among BRCA2 carriers, ER-positive status is an adverse prognostic factor. BRCA2 carrier status should be known at the time when treatment decisions are made.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».