Survival of Filipino women with breast cancer in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The survival of women with early-stage breast cancer varies by racial group. Filipino women with breast cancer are an understudied group and are often combined with other Asian groups. We compared clinical presentations and survival rates for Filipino and White women with breast cancer diagnosed in the United States. METHODS: We conducted a retrospective cohort study of women with breast cancer diagnosed between 2004 and 2015 in the SEER18 registries database. We compared crude survival between Filipino and White women. We then calculated adjusted hazard ratios (HR) in a propensity-matched design using the Cox proportional hazards model. RESULTS: There were 10,834 Filipino (2.5%) and 414,618 White women (97.5%) with Stage I-IV breast cancer in the SEER database. The mean age at diagnosis was 57.5 years for Filipino women and 60.8 years for White women (p < 0.0001). Filipino women had more high-grade and larger tumors than White women and were more likely to have node-positive disease. Among women with Stage I-IIIC breast cancer, the crude 10-year breast cancer-specific survival rate was 91.0% for Filipino and 88.9% for White women (HR 0.81, 95% CI 0.74-0.88, p < 0.01). In a propensity-matched analysis, the HR was 0.73 (95% CI 0.66-0.81). The survival advantage for Filipino women was present in subgroups defined by age of diagnosis, nodal status, estrogen receptor status, and HER2 receptor status. CONCLUSION: In the United States, Filipino women often present with more advanced breast cancers than White women, but experience better breast cancer-specific survival.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».