The Breast to Bone (B2B) Cohort Study to Prevent, Detect and Improve Treatment of Metastatic Disease: Baseline Assessment, Description and Progress
Notice bibliographique
Résumé
Women diagnosed with early-stage breast cancer can develop metastatic disease following successful initial treatment, with bone being the most common site of metastases. The Breast to Bone (B2B) cohort study of early-stage breast cancer patients was established as a research platform to study the basic biology of breast cancer to bone metastasis and to identify the factors that could improve prevention, early detection and treatment for this debilitating and incurable disease. The B2B cohort includes 478 women diagnosed with incident primary breast cancer (stages I to III) who were recruited from Calgary, Alberta and surrounding areas between February 2010 and July 2015. Four projects have been conducted to date, utilizing data and samples from this cohort. These studies have found the following: (a) women with insufficient or deficient levels of vitamin D (25[OH]D) concentrations in pretreatment serum samples had larger tumors and higher breast cancer grades, (b) several metabolomic biomarkers and cytokines were associated with tumor characteristics and time to recurrence, (c) additional biomarkers were found to be predictive for the high risk of bone metastasis and (d) circulating progastrin (hPG80) was associated with multiple survival outcomes. These research studies and future ones will provide new evidence on bone metastasis etiology in women diagnosed with early-stage breast cancer, improve identification of those at high risk and contribute to personalized treatment and prevention options.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».