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Enregistrement W4392240692 · doi:10.3390/cancers16050972

Impact of Pre-Diagnostic Risk Factors on Short- and Long-Term Ovarian Cancer Survival Trajectories: A Longitudinal Observational Study

2024· article· en· W4392240692 sur OpenAlexaffabout
Shana J. Kim, Shelley S. Tworoger, Barry P. Rosen, Harvey A. Risch, Steven A. Narod, Joanne Kotsopoulos

Notice bibliographique

RevueCancers · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPublic Health OntarioWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésObservational studyOvarian cancerTerm (time)MedicineOncologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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