History of Comorbidities and Survival of Ovarian Cancer Patients, Results from the Ovarian Cancer Association Consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Comorbidities can affect survival of ovarian cancer patients by influencing treatment efficacy. However, little evidence exists on the association between individual concurrent comorbidities and prognosis in ovarian cancer patients. Methods: Among patients diagnosed with invasive ovarian carcinoma who participated in 23 studies included in the Ovarian Cancer Association Consortium, we explored associations between histories of endometriosis; asthma; depression; osteoporosis; and autoimmune, gallbladder, kidney, liver, and neurological diseases and overall and progression-free survival. Using Cox proportional hazards regression models adjusted for age at diagnosis, stage of disease, histology, and study site, we estimated pooled HRs and 95% confidence intervals to assess associations between each comorbidity and ovarian cancer outcomes. Results: None of the comorbidities were associated with ovarian cancer outcome in the overall sample nor in strata defined by histologic subtype, weight status, age at diagnosis, or stage of disease (local/regional vs. advanced). Conclusions: Histories of endometriosis; asthma; depression; osteoporosis; and autoimmune, gallbladder, kidney, liver, or neurologic diseases were not associated with ovarian cancer overall or progression-free survival. Impact: These previously diagnosed chronic diseases do not appear to affect ovarian cancer prognosis. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(9); 1470–3. ©2017 AACR.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».