Survival from breast cancer in women with a BRCA2 mutation by treatment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of various breast-cancer treatments on patients with a BRCA2 mutation has not been studied. We sought to estimate the impact of bilateral oophorectomy and other treatments on breast cancer-specific survival among patients with a germline BRCA2 mutation. METHODS: We identified 664 women with stage I-III breast cancer and a BRCA2 mutation by combining five different datasets (retrospective and prospective). Subjects were followed for 7.2 years from diagnosis to death from breast cancer. Tumour characteristics and cancer treatments were patient-reported and derived from medical records. Predictors of survival were determined using Cox proportional hazard models, adjusted for other treatments and for prognostic features. RESULTS: The 10-year breast-cancer survival for ER-positive patients was 78.9% and for ER-negative patients was 82.3% (adjusted HR = 1.23 (95% CI, 0.62-2.45, p = 0.55)). The 10-year breast-cancer survival for women who had a bilateral oophorectomy was 89.1% and for women who did not have an oophorectomy was 59.0% (adjusted HR = 0.45; 95% CI, 0.28-0.72, p = 0.001). The adjusted hazard ratio for chemotherapy was 0.83 (95% CI, 0.65-1.53: p = 0.56). CONCLUSIONS: For women with breast cancer and a germline BRCA2 mutation, positive ER status does not predict superior survival. Oophorectomy is associated with a reduced risk of death from breast cancer and should be considered in the treatment plan.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».