Comparison of breast cancer recurrence and outcome patterns between patients treated in 1986-1992 and 2004-2008.
Notice bibliographique
Résumé
521 Background: Different patterns of breast cancer (BC) recurrence overtime have been reported according to estrogen receptor (ER) status. We report a change in BC recurrence patterns. Methods: Females with biopsy proven BC, stages I-III, treated at the BCCA 1986-1992 (cohort 1 – C1) and mid 2004-2008 (cohort 2 – C2), with known ER and HER2 status were eligible. Data was prospectively collected. C2 cases were matched to C1 by random case selection for grade and stage to adjust for imbalances. Endpoints were annual hazard rates of recurrence (HRR) and annual hazard rates of death (HRD). Results: After random sampling, 10,283 pts were included: 3672 in C1 and 6611 in C2. BC subtypes in C1 and C2 were, respectively, ER+/HER2-: 71.2 vs 64.8%; ER+/HER2+: 6.7 vs 11.7%; ER-/HER2+: 6.5 vs 8.2%; ER-/HER2-: 15.5 vs 15.3%. The HRR per yearly interval (up to year 9) for all subtypes have halved in C2. For ER+/HER2- BC, HRR in C2 was half of the HRR in C1. Differences in HRR between C1 and 2 were greater in the initial 5 intervals for HER2+ and triple-negative (TN) BC. The HRD have also decreased, but to a lesser extent. Conclusions: Outcomes have improved for all BC subtypes, but particularly for HER2+ and TN BC. The early spike in disease recurrence has markedly decreased. These contemporary hazard rates are important for treatment decisions and patient discussions, but also for planning of early BC trials. HRR (%) Yearly interval 0-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 Cohort 1 4.7±0.4 8.8±0.5 6.8±0.5 5.0±0.4 4.2±0.4 3.7±0.4 3.0±0.4 3.1±0.4 1.8±0.3 Cohort 2 2.7±0.2 4.0±0.3 3.6±0.2 2.6±0.2 2.0±0.2 1.3±0.2 1.2±0.2 1.2±0.3 0.3±0.3 ER+/HER2- C1C2 2.7±0.3 6.2±0.5 5.0±0.5 4.3±0.5 4.1±0.5 4.1±0.5 3.3±0.4 3.4±0.5 1.9±0.4 1.5±0.2 2.5±0.2 3.0±0.3 2.2±0.2 1.9±0.2 1.4±0.2 1.7±0.3 1.3±0.4 0.4±0.4 ER+/HER2+ C1C2 6.7±1.7 13.7±2.5 12.1±2.6 21.6±2.6 6.9±2.2 3.7±1.7 3.2±1.6 4.3±1.9 2.8±1.6 2.5±0.6 3.1±0.7 3.9±0.7 3.0±0.7 2.7±0.7 1.8±0.6 0.3±0.3 0.7±0.7 0 ER-/HER2+ C1C2 13.9±2.5 23.6±3.6 17.0±3.4 7.8±2.5 6.8±2.4 2.7±1.6 1.8±1.3 1.9±1.3 2.0±1.4 4.0±0.9 8.3±1.3 5.5±1.1 3.0±0.8 1.3±0.6 0.3±0.3 0 1.7±1.2 0 TNBC C1C2 9.4±1.3 14.6±1.7 11.0±1.6 5.3±1.2 2.5±0.8 1.5±0.7 1.8±0.7 1.6±0.7 1.3±0.6 7.3±0.9 9.1±1.0 5.5±0.8 3.8±0.7 2.0±0.5 0.7±0.4 0.5±0.3 0.9±0.6 0
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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 | 0,001 | 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 ».