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Enregistrement W4401908679 · doi:10.1002/jso.27841

Breast cancer‐related lymphedema: A comprehensive analysis of risk factors

2024· article· en· W4401908679 sur OpenAlexaff
Charalampos Siotos, Sydney Arnold, Michelle Seu, Lilia Lunt, Jennifer Ferraro, Daniel Najafali, George Damoulakis, Joshua Vorstenbosch, Babak J. Mehrara, Anuja K. Antony, Deana Shenaq, George Kokosis

Notice bibliographique

RevueJournal of Surgical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityRoyal Victoria Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLymphedemaMedicineBreast cancerAxillary Lymph Node DissectionStage (stratigraphy)Sentinel lymph nodeInternal medicineOdds ratioLogistic regressionProportional hazards modelSurgeryCancerOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Breast cancer-related lymphedema is a devastating condition that negatively affects the quality of life of breast cancer survivors. We sought to identify risk factors that predicted the timing and development of lymphedema. METHODS: Women with breast cancer that underwent sentinel lymph node biopsy (SLNB) or axillary lymph node dissection (ALND) at our institution between 2007 and 2022 were identified and sociodemographic and clinical information was extracted. We used logistic regression analysis to identify risk factors for lymphedema and performed cox-regression analysis to predict the timing of lymphedema presentation after surgery. RESULTS: We identified 1,223 patients, of which 161 (13.2%) developed lymphedema within 1.8 (mean, SD = 2.5) years postoperatively. Patients with SLNB had significantly lower odds for lymphedema development (vs. ALND, OR = 0.29 [0.14-0.57]). Patients between 40 and 49 years of age, and 50-59 (vs. <40 years, OR = 2.14 [1.00-4.60]; OR = 2.42, [1.13-5.16] respectively), African American patients (vs. Caucasian, OR = 1.86 [1.12-3.09]), patients with stage II, III, and IV disease (vs. stage 0, OR = 3.75 [1.36-10.33]; OR = 6.62 [2.14-20.51]; OR = 9.36 [2.94-29.81]), and patients with Medicaid (vs. private insurance, OR = 3.56 [1.73-7.28]) had higher rates of lymphedema. Cox-regression analysis showed that African American (HR = 1.71 [1.08-2.70]), higher BMI (HR = 1.03 [1.00-1.06]), higher stage (stage II, HR = 2.22 [1.05-7.09]; stage III, HR = 5.26 [1.86-14.88]; stage IV, HR = 6.13 [2.12-17.75]), and Medicaid patients (HR = 2.15 [1.12-3.80]) had higher hazards for lymphedema. Patients with SLNB had lower hazards for lymphedema (HR = 0.43 [0.87-2.11]). CONCLUSION: Lymphedema has identifiable risk factors that can reliably be used to predict the chances of lymphedema development and enable clinicians to educate patients better and formulate treatment plans accordingly. LEVEL OF EVIDENCE: III (Retrospective study).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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