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Enregistrement W2560383530 · doi:10.1200/jco.2011.29.27_suppl.81

Impact of internal mammary node inclusion in the radiation treatment volume on the outcomes of patients with breast cancer treated with locoregional radiation after six years of follow-up.

2011· article· en· W2560383530 sur OpenAlexaff
Robert Olson, Ryan Woods, Jeffrey Lau, Caroline Speers, Andrea Lo, Scott Tyldesley, L. Weir

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerRadiation therapyUnivariate analysisConfoundingInclusion and exclusion criteriaInternal medicineLymph nodeCancerOncologyMultivariate analysisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

81 Background: There is ongoing controversy about radiotherapy (RT) to internal mammary nodes (IMNs). Proponents of IMN RT cite the survival benefit seen in postmastectomy RT trials that included IMNs. However, others point out that benefit cannot be definitively attributed to IMN inclusion, as other lymph node regions were included in the RT arms. The issue is important, as IMN RT potentially increases cardiac and respiratory morbidity. Methods: 2,413 women referred to a provincial RT program with newly diagnosed node positive, or T3/4N0 non-M1 invasive breast cancer, treated with a complete course of locoregional RT from 2001 to 2006, were retrospectively identified in a provincial database. IMN RT inclusion versus exclusion was determined through review of patient charts and RT treatment plans. Breast cancer-specific survival (BCSS), relapse-free survival (RFS), and overall survival (OS) were compared between the two groups using univariate and multivariable analyses. Results: Analyses were performed at a median follow-up of 6.2 years. 41.4% of the subjects received IMN RT. The 5-year BCSS for the IMN inclusion and exclusion group was 84.8% versus 82.9%, respectively (HR 0.93 [95% CI 0.76, 1.14]; p=.51); the 5-year RFS was 87.4% versus 86.9% (HR 0.993 [0.83, 1.19]; p=0.94); and the 5-year OS was 84.8% versus 82.9% (HR 0.84 [0.70, 1.01]; p=0.06). After controlling for potentially confounding variables, there was no significant difference in BCSS (HR 0.96 [0.78, 1.18], p=0.88), RFS (HR 1.02 [0.84, 1.22], p=0.87), or OS (HR 0.91 [0.76, 1.10]; p=0.35). Conclusions: After a median follow-up of 6.2 years, this population-based study shows no benefit from including IMNs in the locoregional RT volume after adjusting for other prognostic and treatment variables.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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