Prognostic impact and causality of age on oncological outcomes in women with endometrial cancer: a multimethod analysis of the randomised PORTEC-1, -2 and -3 trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Numerous studies have shown that elderly women with endometrial cancer (EC) have a higher risk of recurrence and cancer-related death. It is, however, unclear whether aging is a causal prognostic factor, or whether other risk factors become increasingly common with age. We address to this with a unique multi-method study design using state of the art statistical and causal inference techniques on datasets of three large randomised trials. Methods Data of 1801 women participating in the randomised PORTEC-1, -2 and -3 trials were used for statistical analyses and causal inference. The cohort included 714 patients with intermediate-risk EC, 427 high-intermediate risk EC patients and 660 high-risk EC patients. Associations of age with clinicopathological and molecular features were analysed using non-parametric tests. Multivariable competing risk analyses were performed to determine the independent prognostic value of age. To analyse age as a causal prognostic variable a deep learning Causal Inference model called AutoCI was used. Findings Median follow-up was 12·3 years for PORTEC-1, 10·5 years for PORTEC-2 and 6·1 years for PORTEC-3. Both overall recurrence and EC-specific deaths significantly increased with age. Moreover, elderly women had a higher incidence of deep myometrial invasion, serous tumour histology and p53abn tumours. Age was an independent risk factor for both overall recurrence (HR 1·02 per year, 95%CI 1·01-1·04; p=0·0012) and EC-specific death (HR 1·03 per year, 95%CI 1·01-1·05; p=0·0012), and was identified as a significant causal variable. Interpretation This study shows that advanced age is associated with more aggressive tumour features, and independently and causally related to worse oncological outcomes. Therefore, treatment for endometrial cancer in elderly women should not be de-escalated based on their age alone. Funding The PORTEC-1, -2 and -3 trials and the associated translational studies are supported by the Dutch Cancer Society.
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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 | 0,052 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».