Survival Differences in Chinese Versus White Women With Breast Cancer in the United States: A SEER-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE The affect of race on breast cancer prognosis is not well understood. We compared crude and adjusted breast cancer survival rates of Chinese women versus White women in the United States. METHODS We conducted a cohort study of Chinese and White women with breast cancer diagnosed between 2004 to 2015 in the SEER 18 registries database. We abstracted information on age at diagnosis, tumor size, grade, lymph node status, receptor status, surgical treatment, receipt of radiotherapy and chemotherapy, and death. We compared crude breast cancer–specific mortality between the two ethnic groups. We calculated adjusted hazard ratios (HRs) in a propensity-matched design using the Cox proportional hazards model. P < .05 was considered statistically significant. RESULTS There were 7,553 Chinese women (1.8%) and 414,618 White women (98.2%) with stage I-IV breast cancer in the SEER database. There were small differences in demographics, nodal burden, and clinical stage between Chinese and White women. Ten-year breast cancer–specific survival was 88.8% for Chinese women and 85.6% for White women (HR, 0.73; 95% CI, 0.67 to 0.80; P < .0001). In a propensity-matched analysis among women with stage I–IIIC breast cancer, the HR was 0.71 (95% CI, 0.62 to 0.81; P < .0001). Annual mortality rates in White women exceeded those in Chinese women for the first 9 years after diagnosis. CONCLUSION Chinese women in the United States have superior breast cancer–specific survival compared with White women. The reason for the observed difference is not clear. Differences in demographic and tumor features between Chinese and White women with breast cancer may contribute to the disparity, as may the possibility of intrinsic biologic differences.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».