Sociodemographic and clinical determinants of survival in metastatic breast cancer: A population-based analysis from a Latin American developing country.
Notice bibliographique
Résumé
e13125 Background: To evaluate the impact of tumor, treatment, and sociodemographic factors on overall survival (OS) and cancer-specific survival (CSS) in metastatic breast cancer (mBC) using a population-based database from a Latin American developing country. Methods: Patients diagnosed with de novo MBC from 2000 to 2023 were identified in the Fundação Oncocentro São Paulo (FOSP-Brazil) database. OS and CSS were estimated using the Kaplan-Meier method and stratified by treatment, tumor, patient, and sociodemographic characteristics. Cox proportional hazards models were used to identify factors associated with OS and CSS. A Sociodemographic Index (SD-I) was developed to assess its impact on survival outcomes. Results: A total of 14,588 patients were included. The 1-, 3-, and 5-year OS rates were 64%, 32%, and 18%, respectively, while CSS rates were 67%, 36%, and 22%. In multivariate analysis (MVA), significant predictors of OS and CSS included the number of metastatic sites (p < 0.001), radiotherapy to metastases (p < 0.01), educational level (p < 0.01), treatment delay (p < 0.001), public healthcare access (p < 0.01), and treatment center complexity (p = 0.001). Patients were stratified into high, mid, low, and very low SD-I categories based on significant sociodemographic factors. The 5-year OS rates for high, mid, low, and very low SD-I groups were 23.5% (95% CI: 17-33%), 18.6% (95% CI: 17.2-22.1%), 17.3% (95% CI: 16.5-18.2%), and 14.7% (95% CI: 10-21.7%), respectively (p < 0.001). Similar trends were observed for CSS (p < 0.001). Conclusions: This study identifies critical factors influencing survival in MBC and underscores the impact of sociodemographic disparities (SD-I), highlighting the need for targeted interventions to address healthcare inequalities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».