Appropriate treatment for stage 1 and 2 HER 2 positive and triple-negative breast cancer by immigration status in Ontario, Canada.
Notice bibliographique
Résumé
e12511 Background: This study explored the appropriateness of treatment received for stages 1 and 2 HER2-positive and triple-negative (TNBC) breast cancer (BC) patients with subtypes between immigrants and long-term residents. Methods: We identified women aged 18 – 75 years in the Immigration, Refugee, and Citizenship Canada Permanent Resident (CIC) database diagnosed with BC in Ontario from 2012-2019 and matched each to two long-term residents and linked to population-wide treatment databases. We categorized them into four mutually exclusive groups based on subtype (Her-2 positive vs triple negative) and breast surgery (breast-conserving surgery (BCS) vs mastectomy). Appropriate treatment included chemotherapy for all, (plus Herceptin if Her-2 overexpressing), plus breast radiation therapy if breast-conserving surgery was performed. We could not assess the receipt of endocrine therapy for the hormone receptor-positive subset of Her-2 overexpressors or indications for post-mastectomy radiation therapy. Odds ratios for receiving appropriate treatment were calculated using logistic regression adjusting for age, resource utilization and residential ethnicity concentration. Results: The analysis included 8490 women, 1538 immigrants, and 6952 long-term resident women who had a follow-up over one year. The mean age of immigrants (50.10(SD9.8)) was lower than long-term residents (54.70(SD11.13)) (p < 0.0001). Conclusions: Immigration status did not affect the receipt of appropriate treatment amongst early-stage breast cancer patients with Her2 positive or triple-negative breast cancer patients treated with either breast-conserving surgery or mastectomy in Ontario. Receipt of treatment for stages 1&2, HER2 + and triple-negative, breast cancer on adjusted analysis. Her2+ patients Breast-Conserving Surgery Mastectomy Adjusted odds Ratio 95%CL(p-value) Adjusted odds Ratio 95%CL(p-value) Immigrants vs long-term residents 0.82ref 0.65-1.04(0.09)ref 0.95ref 0.67-1.35(0.79)ref Triple Negative patients Breast-conserving Surgery Mastectomy Adjusted Odds Ratio 95%CL(p-value) Adjusted Odds Ratio 95%CL(p-value) Immigrants vs long-term residents 0.81ref 0.58-1.13(0.22)ref 0.85ref 0.49-1.46(0.55)ref
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».