External Validation of a 5-Factor Risk Model for Breast Cancer–Related Lymphedema
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Secondary lymphedema is a common, harmful side effect of breast cancer treatment. Robust risk models that are externally validated are needed to facilitate clinical translation. A published risk model used 5 accessible clinical factors to predict the development of breast cancer-related lymphedema; this model included a patient's mammographic breast density as a novel predictive factor. Objective: To investigate the external validity of a previously reported 5-factor model by applying it to an independent cohort of patients with breast cancer. Design, Setting, and Participants: This prognostic study collected data on a longitudinal cohort of patients with predominantly early-stage breast cancer treated with curative intent at the Princess Margaret Cancer Centre in Toronto, Canada between February 1, 2010, and July 31, 2014, with a median (IQR) follow-up of 4.3 (2.4-7.6) years. The 5 factors (age, body mass index, breast density, nodal burden, and use of axillary lymph node dissection [ALND]) were used as input into the established regression-based model. The analysis was performed from July 2 through August 29, 2024. Exposure: Lymphedema after breast cancer treatment. Main Outcomes and Measures: Lymphedema-free survival (LFS) was analyzed using Kaplan-Meier analysis, and sensitivity, specificity, and accuracy performance metrics of predicting breast cancer-related lymphedema were calculated. Results: A total of 101 female patients (median [IQR] age, 54.8 [48.8-62.3] years) were included in the analysis. These patients had localized or locoregional breast cancer treated with primary lumpectomy (90 [89%]) or mastectomy (11 [11%]); 75 (74%) had no axillary biopsy or sentinel lymph node biopsy; 26 (26%) had undergone ALND; and 38 (38%) had received chemotherapy, 101 (100%) received radiotherapy, and 64 (63%) received hormone therapy. Kaplan-Meier analysis showed a 2-year LFS of 97.5% (95% CI, 94.0%-100.0%) vs 65.0% (95% CI, 47.1%-89.7%) for the low- vs high-risk groups as defined by the 5-factor model (P < .001). The model sensitivity was 0.83 (95% CI, 0.52-0.98), specificity was 0.89 (95% CI, 0.80-0.94), and accuracy was 0.88 (95% CI, 0.80-0.94) for predicting breast cancer-related lymphedema. Conclusions and Relevance: These findings validate the performance of a 5-factor risk model for its prediction of 2-year LFS. Future clinical translation of this model can help with identifying patients at the highest risk of breast cancer-related lymphedema to facilitate closer surveillance and/or preventive management to improve health outcomes and quality of life.
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 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 | 0,077 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».