A generalizable relationship between mortality and time-to-death among breast cancer patients can be explained by tumour dormancy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women with ER-positive breast cancer may recur as late as 20 years post-diagnosis. The reason for this delayed recurrence is unknown. We studied survival patterns, including time-to-death in 123,705 women with stage I to III invasive breast cancer, enrolled in the SEER database. Among these 76.8% were ER-positive and 23.2% were ER-negative. METHODS: We divided the cohort into ten classes with varying risks of death from breast cancer. The 20-year mortality for women in the highest risk decile 10 was 69% versus 5% for women in the lowest decile 1. The difference in the time-to-death by decile could be explained by a variable α which represents the annual rate of reactivation from tumour dormancy. RESULTS: The duration of tumour dormancy was much longer, on average, for ER-positive breast cancers than for ER-negative breast cancers. Reactivation from tumour dormancy appears to occur at random and may explain the very long time to cancer recurrence in women with small node-negative ER-positive breast cancers. CONCLUSION: The clinical course of women with low-risk ER-positive breast cancer is inherently unpredictable and consequently death is equally as likely to occur at year 3 than at year 20.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».