Breast cancer‐related lymphedema: A comprehensive analysis of risk factors
Notice bibliographique
Résumé
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).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».