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Enregistrement W4322774722 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p4-03-15

Abstract P4-03-15: Does age affect outcome? Data from a large cohort from British Columbia, 2005-2014

2023· article· en· W4322774722 sur OpenAlexaffabout
Emily Jackson, Lovedeep Gondara, Caroline Speers, Karen A. Gelmon

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensBC Cancer AgencySpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineProportional hazards modelCancerCohortOncologyDiseasePathologicalStage (stratigraphy)Prognostic variable

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Prior data has been conflicting about how age at diagnosis impacts patient outcomes and survival. Some studies suggest that younger age at diagnosis may negatively affect survival, independent of other disease characteristics. Accurate predictions of outcomes and patterns of relapse provide invaluable information to patients and help inform physician treatment recommendations, such as the role of extended adjuvant endocrine therapy. Purpose To determine the relapse free survival and overall survival data for all patients diagnosed with invasive breast cancer and treated at BC Cancer from 2005 to 2014. Methods Using the BC Cancer Breast Cancer Outcomes Unit (BCOU) database, we identified all patients referred with newly diagnosed invasive breast cancer at any stage between 2005 and 2014. For descriptive statistics, we analyzed clinical and pathological features at diagnosis and treatment specific variables compared across the following age cohorts: < 35, 35-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70-79, and 80 years of age or more. To model the non-linear relationship of age at diagnosis as a continuous variable with the risk of relapse and death, we used an additive Cox proportional hazards model adjusting for subtype, LVI status, use of RT, chemotherapy, hormone therapy, and nodal status. We employed the fitted model to extract estimates for specific values of age while fixing other covariates at different values to create high and low risk cohorts. For subtypes Luminal B, HER2 positive and triple negative breast cancer, high-risk subgroups were defined as node-positive plus treatment with chemotherapy. Low risk was defined as Luminal A and node-negative. The extracted estimates were used to investigate the patterns of relapse among different ages via the means of adjusted cumulative incidence curves and to report the 10 year adjusted relapse free survival and overall survival estimates. Results We identified 24,469 patients who met the inclusion criteria with a median follow-up of 11.5 years. Patients < 35 and between 35-39 years of age were more likely to be diagnosed with breast cancer that was ductal histology, grade 3, LVI positive, HER2 positive, triple negative, and more advanced TNM stage at diagnosis. These younger patients were also more likely to undergo mastectomy, neoadjuvant and adjuvant chemotherapy compared to older age cohorts. Additive Cox proportional hazards revealed a statistically significant and clinically meaningful reduction in 10-year relapse free survival amongst patients with early-stage disease aged 30 and 35 as well as those aged 80, compared to patients aged 50 when adjusted for stage and treatment exposure. This was consistent across all high- and low-risk subgroups (Table 1). 10-year overall survival was significantly and meaningfully reduced in patients aged 30 and 80 compared to age 50 only amongst the high-risk patient populations. Conclusion Both younger and elderly age at breast cancer diagnosis were independent risk factors for poorer prognosis. To our knowledge, this is the largest patient cohort detailing such outcomes differences. Furthermore, this represents a more contemporary clinical context, compared to earlier publications. This work will help clinicians more accurately estimate disease trajectory, and may influence treatments recommendations. Other parameters for the entire cohort will be presented, including a more detailed identification and assessment of patient risk categories and its impact on outcomes. Table 1: 10 year estimates of relapse-free survival and overall survival age estimates by additive Cox proportional hazards model adjusting for subtype, LVI status, use of RT, chemotherapy, hormone therapy, and nodal status. Citation Format: Emily B. Jackson, Lovedeep Gondara, Caroline H. Speers, Karen Gelmon. Does age affect outcome? Data from a large cohort from British Columbia, 2005-2014 [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P4-03-15.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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