Survival and Trends in Annualized Hazard Function by Age at Diagnosis Among Chinese Breast Cancer Patients Aged ≤40 Years: Case Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young breast cancer patients are more likely to develop aggressive tumor characteristics and a worse prognosis than older women, and different races and ethnicities have distinct epidemiologies and prognoses. However, few studies have evaluated the clinical biological features and relapse patterns in different age strata of young women in Asia. OBJECTIVE: We aimed to explore survival differences and the hazard function in young Chinese patients with breast cancer (BC) by age. METHODS: The patients were enrolled from West China Hospital, Sichuan University. The chi-squared test, a Kaplan-Meier analysis, a log-rank test, a Cox multivariate hazards regression model, and a hazard function were applied for data analysis. Locoregional recurrence-free survival (LRFS), distant metastasis-free survival (DMFS), breast cancer-specific survival (BCSS), and overall survival (OS) were defined as end points. RESULTS: We included 1928 young BC patients diagnosed between 2008 and 2019. Patients aged 18 to 25, 26 to 30, 31 to 35, and 36 to 40 years accounted for 2.7% (n=53), 11.8% (n=228), 27.7% (n=535), and 57.7% (n=1112) of the patients, respectively. The diagnosis of young BC significantly increased from 2008 to 2019. Five-year LRFS, DMFS, BCSS, and OS for the entire population were 98.3%, 93.4%, 94.4%, and 94%, respectively. Patients aged 18 to 25 years had significantly poorer 5-year LRFS (P<.001), 5-year DMFS (P<.001), 5-year BCSS (P=.04), and 5-year OS (P=.04) than those aged 31 to 35, 26 to 30, and 36 to 40 years. The hazard curves for recurrence and metastasis for the whole cohort continuously increased over the years, while the BC mortality risk peaked at 2 to 3 years and then slowly decreased. When stratified by age, the annualized hazard function for recurrence, metastasis, and BC mortality in different age strata showed significantly different trends, especially for BC mortality. CONCLUSIONS: The annual diagnosis of young BC seemed to increase in Chinese patients, and the distinct age strata of young BC patients did not differ in survival outcome or failure pattern. Our results might provide strategies for personalized management of young BC.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».