2020The spectrum of cardiovascular disease after early stage breast cancer: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is increasing interest in heart failure (HF) after early stage breast cancer (ESBC). Rates of other forms of cardiovascular disease (CVD) and their temporal relationship to HF are unknown. Purpose: To describe the spectrum of CVD after ESBC, with comparison to age-matched controls. Methods: We used the Ontario Cancer registry to identify 124733 women diagnosed with ESBC between April 1 1998 and March 31 2015. Clinical data were obtained by linkage to administrative databases. Women were matched 1:3 on birth year to 374199 controls who were alive without cancer history on the index date. We identified all hospital presentations for CVD through available follow-up. Cumulative incidence function curves were used to estimate CVD incidence, with all-cause death treated as a competing risk. This was also done separately for HF, ischemic heart disease (IHD), cerebrovascular disease, and arrhythmias. Cause-specific regression models were used to compare the hazard of CVD between event-free women and age-matched controls. We tested the proportional hazards assumption for the ESBC indicator variable by allowing the natural logarithm of the HR to change linearly over time. The time-interaction term was significant, so HRs are presented at 1 and 5 years. Analyses were repeated after dividing the ESBC cohort based on chemotherapy receipt.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».