Higher-risk breast cancer in women aged 80 and older: Exploring the effect of treatment on survival
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To understand the association between various treatments and survival for older women with higher-risk breast cancer when controlling for patient and tumor factors. MATERIALS AND METHODS: We conducted a retrospective, population-based study. Women aged 80 years or older and diagnosed between 2004 and 2017 with non-metastatic, higher-risk breast cancer were identified form the provincial cancer registry in Alberta, Canada. Higher-risk was defined as any of following: T3/4, node positive, human epidermal factor receptor-2 (Her2) positive or triple negative disease. Treatments were surgery, radiotherapy and systemic therapy (hormonal therapy, and/or chemotherapy and/or trastuzumab) or a combination of the previous. Cox regression models were used to examine the association between treatments and breast cancer specific survival (BCSS) and overall survival (OS). RESULTS: 1369 patients were included. The median age was 84 years. 332 (24%) of women had T3-T4 tumors, 792 (58%) had nodal involvement, 130 (10%) had Her2 positive tumors, 124 (9%) had triple negative tumors. After a median follow-up of 35 months, 29.5% of patients died of breast cancer whereas 34.2% died from other causes. Patients had a lower adjusted hazard for BCSS if they had surgery (hazard ratio [HR] = 0.37 95% confidence interval [CI]: 0.27, 0.51), or systemic therapy (HR = 0.75, 95%CI: 0.58, 0.98). Patients had an increased probability of breast cancer death in the first 5 years after diagnosis compared to death from other causes. CONCLUSIONS: Surgery and systemic therapy were associated with longer BCSS and OS. This suggests that maximizing treatments might benefit higher-risk patients.
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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 ».