Oestrogen receptor status and survival in women with BRCA2-associated breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the predictors of mortality, including ER status, in women with a BRCA2 mutation and breast cancer. METHODS: Eligible participants were identified from within two longitudinal cohorts. These patients were selected because they were diagnosed with breast cancer between 1975 and 2015 and carried a BRCA2 mutation. Data were abstracted from the medical record and pathology report. We analysed the effects of ER status and other variables on breast cancer specific survival using a Cox proportional hazards model. RESULTS: Three hundred ninety women with breast cancer and a BRCA2 mutation were included in the analysis. The mean follow-up time was 12.3 years (range 1-39 years) and 89 subjects died (22.8%). In the multivariate analysis, women with ER-positive tumours were more likely to die than women with ER-negative tumours (HR 2.08, 95% CI 0.99-4.36, p = 0.05), and this was of borderline significance. For the 233 women with ER-positive tumours the 20-year survival rate was 62.2%, compared to 83.7% for 58 women with ER-negative tumours (p = 0.03). CONCLUSIONS: The majority of women with a BRCA2 mutation present with ER-positive breast cancer, and for these women, prognosis may be worse than for BRCA2 carriers with ER-negative breast cancer.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».