The Incidence of Brain Metastases in Breast Cancer according to molecular subtype and stage: a 10-year single institution analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Breast cancer (BC) is the second most common etiology of brain metastases (BrM). We aimed to examine the incidence of BrM among all BC patients presenting to a large tertiary cancer centre over one decade. Methods We included all BC patients presenting consecutively between 2009 and 2019 and cross referenced that cohort to a radiotherapy database, identifying patients treated for BrM at any time following their initial presentation. Cumulative incidences (CI) of BrM diagnoses were calculated using death as a competing risk and compared using the Fine-Gray method. Overall survival was estimated using the Kaplan Meier method. Results We identified 12,995 unique patients. The CI of BrM in patients who initially presented with Stage 0-4 disease was 2.1%, 3.7%, 9.4%, 10.6%, and 28.7%, respectively at 10 years. For 8,951 patients with available molecular subtype data, 6,470 (72%), 961 (11%), 1,023 (11%), and 497 (6%) had hormone-receptor (HR)-positive/ERBB2-, HR-negative/ERBB2-, HR-positive/ERBB2+, and HR-negative/ERBB2+ disease, respectively; the CI of BrM in each was 7.6%, 25.3%, 24.1%, and 26.6%, at 10 years following BC diagnosis, respectively. Median overall survival (OS) following BC diagnosis and BrM diagnosis was 28 years 95% CI [25, 32] and 10 months 95% CI [9, 12], respectively. Conclusions From a large, registry-based study, we observed that patients with ERBB2+ and triple negative BC have the highest incidence of BrM. Clinicians should have a low threshold for brain imaging in patients with a history of BC who experience symptoms suggestive of BrM, especially in ERBB2+ and triple negative 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».