Clinical outcomes in breast angiosarcoma patients: A rare tumor with unique challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast angiosarcoma (AS) accounts for less than 1% of all breast cancers. The goal of this study was to determine patient outcomes in radiation-associated angiosarcoma of the breast (RAAS) and sporadic AS. We evaluated patterns of recurrence and predictors of breast AS survival. METHODS: Patients with pathologically confirmed AS from 1994 to 2014 referred to Mount Sinai Hospital/Princess Margaret Cancer Centre were included. Primary outcome was overall survival (OS). Secondary outcomes were disease-free survival (DFS), clinicopathologic characteristics, patterns of recurrence and factors predictive of survival. Kaplan-Meier and log-rank tests were used for OS and DFS. RESULTS: Twenty-six patients were included: 6 with sporadic AS and 20 with RAAS. Median follow-up was 24 months. Five-year OS for RAAS and sporadic subgroups were 44% and 40%, respectively (P = ns). Five-year DFS for RAAS and sporadic subgroups were 23% and 20%, respectively (P = ns). Overall recurrence rate was 67% with median time to recurrence of 11 months. Age, tumor depth, margin status, and tumor size were not statistically significant predictive factors for OS and DFS. DISCUSSION: Breast AS is associated with poor survival and high recurrence rates. Prognosis may be mainly determined by its aggressive biology. Referral to tertiary care centers for multimodality treatment is recommended.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».