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Enregistrement W2759978833 · doi:10.9778/cmajo.20170030

Breast cancer survival by molecular subtype: a population-based analysis of cancer registry data

2017· article· en· W2759978833 sur OpenAlexafffundvenueabout
Saber Fallahpour, Tanya Navaneelan, Prithwish De, Alessia Borgo

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensCancer Care Ontario
Organismes subventionnairesCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineHazard ratioBreast cancerOncologyInternal medicineProportional hazards modelCancerComorbidityEstrogen receptorCancer registryConfidence intervalPopulationStage (stratigraphy)Progesterone receptorGynecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The relation between breast cancer molecular subtype and survival has been studied in several jurisdictions, but limited information is available for Ontario. The aim of this study was to determine breast cancer survival by molecular subtype and to assess the effect on survival of selected demographic and tumour-based characteristics. METHODS: We extracted 29 833 breast cancer cases (in 26 538 girls and women aged ≥ 15 yr) diagnosed between 2010 and 2012 from the Ontario Cancer Registry. Cancers were categorized into 4 molecular subtypes: 1) luminal A (estrogen-receptor-positive and/or progesterone-receptor-positive [ER+ and/or PR+] and negative for human epidermal growth factor receptor 2 [HER2-]), 2) luminal B (ER+ and/or PR+/HER2+), 3) HER2-enriched (ER- and PR-/HER2+) and 4) triple-negative (ER- and PR-/HER2-). We estimated associations with predictor variables (age, stage at diagnosis, histologic type, comorbidity and place of residence [urban or rural]) using a multivariate Cox proportional hazards model. Likelihood ratio testing was used to evaluate differences in risk of death. RESULTS: Luminal A was the most commonly diagnosed subtype (59.0%) and had the greatest survival, whereas triple-negative had the poorest survival. For all subtypes, a dose-response effect was observed between the hazard of death and age and stage at diagnosis, with the greatest effect found for the HER2-enriched subtype (age: hazard ratio [HR] 7.87 [95% confidence interval (CI) 3.68-11.81]; stage at diagnosis: HR 37.71 [95% CI 34.64-41.27]). Moderate comorbidity (Charlson Comorbidity Index score 1 or 2) was associated with increased risk of death for triple-negative cancers (HR 2.42 [95% CI 1.36-4.31]), and severe comorbidity (Charlson Comorbidity Index score ≥ 3) increased the risk for all molecular subtypes. INTERPRETATION: The results indicate the importance of including molecular subtype, along with age, stage at diagnosis and comorbidity, in assessing breast cancer survival. They highlight the need to address outcomes related to hormone-receptor-negative cancers, for which survival lags behind that for hormone-receptor-positive cancers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations408
Publié2017
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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