Appropriate Treatment for Stage 1 and 2 Her2-Positive and Triple-Negative Breast Cancer by Immigration Status in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study explored appropriate treatment received for stage 1 and 2 Her2-positive and triple-negative (TN) breast cancer (BC) among immigrants and long-term residents. METHODS: We identified women aged 18- 75 years diagnosed with BC in Ontario from 2012 to 2019. We stratified them into immigrants and long-term residents using the Immigration, Refugee, and Citizenship Canada Permanent Resident database (CIC). We linked to population-wide treatment databases to extract information on breast surgery, chemotherapy, and radiotherapy. We categorized them into 4 mutually exclusive groups based on subtype (Her-2 positive or TNBC) 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 postmastectomy radiation therapy. Odds ratios for receiving appropriate treatment were calculated using logistic regression, adjusting for age, resource utilization and area-level residential ethnicity concentration. RESULTS: Crude and univariate analyses showed no differences in the receipt of appropriate treatment. Similarly, adjusted analyses in each of the 4 subgroups showed no difference between immigrants and long-term residents. Among Her2-positive treated by(BCS) group,(Odds Ratio[OR] = 0.82, 95% Confidence Interval[CI] 0.65-1.03, and treated by mastectomy, OR = 0.95 (95% CI, 0.67-1.35). Among TNBC treated by BCS, OR = 0.81 (95% CI, 0.58-1.13), and treated by mastectomy,OR 0.85 (95% CI, 0.49-1.46). CONCLUSION: Immigration status was not associated with the receipt of appropriate treatment amongst early-stage Her2-positive or TNBC breast cancer in Ontario.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».