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Enregistrement W4386099473 · doi:10.3390/curroncol30090567

Is There a Role for Risk-Reducing Bilateral Breast Surgery in BRCA1/2 Ovarian Cancer Survivors? An Observational Study

2023· article· en· W4386099473 sur OpenAlexvenueno aff
Daniela de Oliveira, Sofia Fernandes, Isália Miguel, Sofia Fragoso, Fátima Vaz

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyBreast cancerOvarian cancerGynecologyOncologyCancerGeneral surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Risk-reducing surgeries are an option for cancer risk management in BRCA1/2 individuals. However, while adnexectomy is commonly recommended in breast cancer (BC) survivors, risk-reducing bilateral breast surgery (RRBBS) is controversial in ovarian cancer (OC) survivors due to relapse rates and mortality. Methods: We conducted a retrospective analysis of BRCA1/2-OC survivors, with OC as first cancer diagnosis. Results: Median age at OC diagnosis for the 69 BRCA1/2-OC survivors was 54 years. Median overall survival was 8 years, being significantly higher for BRCA2 patients than for BRCA1 patients (p = 0.011). Nine patients (13.2%) developed BC at a median age of 61 years. The mean overall BC-free survival was 15.5 years (median not reached). Eight patients (11.8%) underwent bilateral mastectomy (5 simultaneous with BC treatment; 3 RRBBS) at a median age of 56.5 years. The median time from OC to bilateral mastectomy/RRBBS was 5.5 years. Conclusions: This study adds evidence regarding a lower BC risk after BRCA1/2-OC and higher survival for BRCA2-OC patients. A comprehensive analysis of the competing risks of OC mortality and recurrence against the risk of BC should be individually addressed. Surgical BC risk management may be considered for longer BRCA1/2-OC disease-free survivors. Ultimately, these decisions should always be tailored to patients’ characteristics and preferences.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,190
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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