The Impact of Chemotherapy on Cardiovascular Mortality across Breast Cancer Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is associated with cardiovascular mortality as an adverse effect of chemotherapy. Considering the variances across breast cancer subtypes, this study aims to investigate the cardiovascular mortality patterns in each subtype. Methods: This retrospective study used the SEER database of chemotherapy-receiving breast cancer patients (diagnosed in 2013–2020). The study population was categorized by cancer subtype, stage, patient age, and cause of death (COD). The percentage of cardiovascular CODs, odds ratio (ORs), 5-year cumulative crude probability of death, and standardized mortality ratios (SMRs) of each group were analyzed. Results: Among 23,263 nonsurviving breast cancer patients, 5.8% died from cardiovascular disease, whereas the HER2+/HR+ and HER2+/HR− subtypes exhibited the highest ORs of cardiovascular death and percentages of cardiovascular CODs, at 8.21% and 6.55%, respectively. The cardiovascular SMR increased with advancing stages and decreasing patient age. The HER2+/HR- subtype had the highest cardiovascular SMR, at 0.83 (p < 0.05), followed by TNBC, at 0.78 (p < 0.05). The 5-year cumulative probability of cardiovascular CODs also showed the highest risk in the HER2+/HR- subtype (1.02 ± 0.11%) and the TNBC subtype (0.95 ± 0.07%). Conclusion: Breast cancer patients on chemotherapy face an elevated cardiovascular mortality risk, especially with aggressive subtypes (HER2-enriched, TNBC), advanced age, or HER2+/HR+ cancer receiving long-term treatment.
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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 | 0,003 |
| 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 ».