Brain Metastasis from Breast Cancer: risk factors and radiotherapy perspective from a tertiary Middle Eastern facility.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDS: Breast cancer represents the second most frequent cause of brain metastases after lung cancer. Previous studies have identified the subgroups of patients with triple-negative and HER2-positive as having an increased risk for the development of brain metastases. We are not aware in Kurdistan - Iraq of any national studies that are in parallel with these findings. PATIENTS AND METHODS: A cross-sectional descriptive study conducted on 57 patients who were known cases of breast cancer with brain metastasis, managed with whole brain radiotherapy at a tertiary radiotherapy institute in two years (January 2015 to December 2016), as a convenient sample. Data were collected from patients' archives and phone calls and then analyzed using SPSS version 23. RESULTS: Younger age at diagnosis and cancers with HER2-positive receptor phenotype are risk factors for brain metastasis. Median survival post-brain metastasis is significantly affected by receptor phenotypes (2 months in triple negative versus 7 months in hormone receptor positive) and performance status (18 months if performance score of 70% and above versus 1.5 months if it is 60% and less). CONCLUSION: Primary breast cancer patients have more risk to develop brain metastases if they are at younger age and HER2-positive and the survival post-brain metastases is dramatically affected by both triple negative receptor phenotype and lower performance score.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».