Influence of Preexisting Diabetes on Survival After a Breast Cancer Diagnosis in First Nations Women in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Survival after a breast cancer diagnosis is poorer in First Nations women with a preexisting comorbidity compared with comorbidity-free First Nations women in Ontario, Canada. Given the high prevalence of diabetes in this population, it is important to determine whether preexisting diabetes is related to poorer survival after a breast cancer diagnosis. METHODS: All First Nations women were identified from a cohort of First Nations people diagnosed with breast cancer in diagnostic periods-1995 to 1999 and 2000 to 2004-and seen at a regional cancer program (RCP) in Ontario. Preexisting diabetes status and other factors, such as age at diagnosis, body mass index, and stage at diagnosis, were collected from medical charts at the regional cancer programs. The association between preexisting diabetes and First Nations status was examined by each of the demographic, personal, tumor, and treatment factors using logistic regression models. Survival was compared between First Nations women with (n = 67) and without (n = 215) preexisting diabetes, adjusted by significant study factors using a Cox proportional hazards regression model. RESULTS: < .01). Preexisting diabetes significantly increased the risk of death among First Nations women with breast cancer (hazard ratio, 1.87; 95% CI, 1.12 to 3.13) after adjustment for age group, period of diagnosis, body mass index, other comorbidities at diagnosis, and stage. CONCLUSION: This study recommends awareness of this survival discrepancy among the treatment team for First Nations patients with breast cancer with preexisting diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».