Impact of Pre-Diagnostic Risk Factors on Short- and Long-Term Ovarian Cancer Survival Trajectories: A Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Tumor- and treatment-related factors are established predictors of ovarian cancer survival. New studies suggest a differential impact of exposures on ovarian cancer survival trajectories (i.e., rapidly fatal to long-term disease). This study examined the impact of pre-diagnostic risk factors on short- and long-term ovarian cancer survival trajectories in the Canadian context. This population-based longitudinal observational study included women diagnosed with invasive epithelial ovarian cancer from 1995 to 2004 in Ontario. Data were obtained from medical records, interviews, and the provincial cancer registry. Extended Cox proportional hazard models estimated the association between risk factors and all-cause and ovarian cancer-specific mortality by survival time intervals (<3 years (i.e., short-term survival), 3 to <6 years, 6 to <10 years, and ≥10 years (i.e., long-term survival)). Among 1421 women, histology, stage, and residual disease were the most important predictors of all-cause mortality in all survival trajectories, particularly for short-term survival. Reproductive and lifestyle factors did not strongly impact short-term overall survival but were associated with long-term overall survival. As such, among long-term survivors, history of breastfeeding significantly decreased the risk of all-cause mortality (HR 0.65; 95% CI 0.46, 0.93; p < 0.05), whereas smoking history (HR 1.75; 95% CI 1.27, 2.40; p < 0.05) and obesity (HR 1.81; 95% CI 1.24, 2.65; p < 0.05) significantly increased the risk of all-cause mortality. The findings were consistent with ovarian cancer-specific mortality. These findings suggest that pre-diagnostic exposures differentially influence survival time following a diagnosis of ovarian cancer.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».