Association of obesity with breast cancer outcome in relation to cancer subtypes.
Notice bibliographique
Résumé
11557 Background: Obesity at breast cancer (BC) diagnosis is associated with poor outcome, although the magnitude of effect in different BC subtypes is uncertain. Here we report on the association of obesity at BC diagnosis with disease-free (DFS) and overall survival (OS) in the following subtypes: (i) hormone receptor (ER/PgR) +ve, HER2-ve, (ii) HER2+ve, any ER/PgR and (iii) triple negative (TN). Methods: We searched MEDLINE, EMBASE and COCHRANE databases to December 31, 2018 and meeting presentations (past 5 years) using predefined search terms. Study eligibility, data abstraction were performed independently by two authors; those reporting hazard ratios (HR) for obesity and DFS/OS in BC subtypes were included. Using Review Manager pooled HRs were computed and weighted using generic inverse variance in fixed and random effects models (results were similar, random effects are presented). Results: Of 10,702 titles, 26 studies (108,793 patients) were included. Pooled HR for DFS for obese vs non-obese were (i) ER/PgR+ve HER2-ve 1.21 (95% Confidence interval, CI; 1.12-1.31, p < 0.00001), (ii) HER2+ve, any ER/PgR 1.16 (95%CI, 1.06-1.26; p = 0.0006) and (iii) TN, 1.13 (95%CI; 1.05-1.22 p = 0.002). Pooled HRs for OS were (i) ER/PgR+ve, HER2-ve 1.45 (95%CI; 1.30-1.62 p < 0.00001), (ii) HER2+ve any ER/PgR 1.21 (95%CI; 1.10-1.34 p = 0.0001) and (iii) TN 1.13 (95%CI, 1.04-1.23, p = 0.003).PooledHR for OS (but not DFS) were somewhat higher in observational vs interventional studies in (i) ER/PgR+ve, HER2-ve 1.57 vs 1.36, HER2+ve any ER/PgR (ii) 1.37 vs 1.09 but not (iii) TN 1.12 vs 1.22 (p = 0.21, 0.03 and 0.48, respectively). Conclusions: Obesity was associated with a worse outcome in all BC subtypes. Higher HR for OS in observational studies in (i) ER/PgR+ve, HER2- and (ii) HER2+ve any ER/PgR BC may reflect selection of healthier patients for intervention trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».