Does community size impact survival with breast cancer? Data from a large population-based cohort in British Columbia.
Notice bibliographique
Résumé
e18618 Background: Patients with breast cancer residing in rural settings have a unique set of challenges in accessing cancer care. How rural residence impacts disease-related outcomes is not fully understood. This study is a descriptive and quantitative analysis of geographically determined differences in patient presentations, treatment choices and outcomes for individuals diagnosed with breast cancer in rural and urban communities in British Columbia. Methods: Using BC Cancer’s Breast Cancer Outcomes Unit database, we identified all patients referred with newly diagnosed invasive breast cancer at any stage between 2005-2018. Using postal code, we then categorized patients as residing in either an urban (population ≥ 100,000) or rural setting ( < 100,000), using the Statistics Canada classification of community size. We analyzed baseline clinical-pathological features, patterns of initial treatment, and outcomes differences between urban and rural settings. We performed a univariable analysis examining differences in locoregional relapse, distant relapse and breast cancer-specific survival (BCSS) between urban and rural cohorts. We then performed a multivariable analysis accounting for age, grade, lymphovascular invasion (LVI), subtype, stage, initial treatment with chemotherapy, endocrine therapy (ET), radiotherapy (RT) and type of definitive surgery. Results: The median follow up was 9.7 years for 35,255 patients. 9244 patients in rural and 26011 in an urban setting. There were no clinically meaningful differences in age, LVI, grade, subtype and stage at diagnosis between the urban and rural cohorts. Patients residing in a rural setting were significantly more likely to be treated with mastectomy (43.4% vs. 39.1%), less likely to receive RT (61.4% vs. 67.7%) and less likely to receive ET (67.2% vs. 71.7%). However, there was no difference in use of chemotherapy or anti-HER2 therapies between cohorts. On univariable analysis, urban residency was associated with improved BCSS (86.5% [86.0-86.9%] vs. 85.3% [95% CI: 84.5-86.1%], p < 0.001), and lower risk of distant relapse (12.1% [11.7-12.6%] vs. 13.4% [12.6-14.1%], p < 0.001). There was no influence on locoregional relapse. On multivariable analysis, urban residency was associated with improved BCSS, with a hazard ratio (HR) of 0.92 [0.86-0.99, p = 0.03], and lower risk of distant relapse (HR = 0.91 [0.85-0.98, p = 0.01]), but no influence on locoregional relapse. Conclusions: Rural residency is a significant and independent risk factor for both distant relapse and mortality from breast cancer. It is also associated with less use of ET and RT. Understanding the factors that contribute to these disparities is necessary to close the gap between rural and urban breast cancer outcomes.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».