Risk-adjusted benchmarking of long-term overall survival in patients with HER2-positive early-stage Breast cancer: A Swedish retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The main objective of the current study was to explore the value of risk-adjustment when comparing (i.e. benchmarking) long-term overall survival (OS) in breast cancer (BC) between Swedish regions. We performed risk-adjusted benchmarking of 5- and 10-year OS after HER2-positive early BC diagnosis between Sweden's two largest healthcare regions, constituting approximately a third of the total population in Sweden. METHODS: All patients diagnosed with HER2-positive early-stage BC between 01-01-2009 and 31-12-2016 in healthcare regions Stockholm-Gotland and Skane were included in the study. Cox proportional hazards model was used for risk-adjustment. Unadjusted (i.e. crude) and adjusted 5- and 10-year OS was benchmarked between the two regions. RESULTS: The crude 5-year OS was 90.3% in the Stockholm-Gotland region and 87.8% in the Skane region. The crude 10-year OS was 81.7% in the Stockholm-Gotland region and 77.3% in the Skane region. However, when adjusted for age, menopausal status and tumour biology, there was no significant OS disparity between the regions, neither at the 5-year nor 10-year follow-up. CONCLUSION: This study showed that risk-adjustment is relevant when benchmarking OS in BC, even when comparing regions from the same country that share the same national treatment guidelines. This is, to our knowledge, the first published risk-adjusted benchmarking of OS in HER2-positive BC.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».