Ten-year survival in early-stage breast cancer patients in a comprehensive breast cancer care program in India
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Breast cancer accounted for 21.9% of all cancer deaths among women in India in 2020. Fifty seven percent of the breast cancers in India are detected at advanced stages. The lack of adequate resources for diagnosis and treatment adds to the delay and reduces survival. The clinical stage at diagnosis is the most important prognostic factor. Increased cancer awareness, early diagnosis, and affordable and accessible treatment facilities have been recommended for clinical downstaging and improved survival in low- and middle-income countries including India. We implemented a comprehensive breast care program based on these recommendations. This study explores the long-term survival outcomes of patients diagnosed with early-stage breast cancer (EBC) in an early detection program within a universal health coverage (UHC) scheme. Methods: This is a cohort study of women diagnosed with early-stage breast cancer under the UHC scheme between 2008 and 2018. The follow-up was done through electronic medical records, in-person clinic visits, and telephone calls. The primary outcomes were 5- and 10-year overall survival and disease-free survival. Results: A total of 185 patients who presented with EBC were recruited among 254 incident breast cancer cases throughout the study period (72.8%). The average overall survival was 123 months. Five-year overall and disease-free survival were 85.2 and 84.6%, respectively. Ten-year overall and disease-free survival were 79.0 and 76.2%, respectively. Discussion: This study underscores the importance of early detection in breast cancer. It also demonstrates that 5- and 10-year survival rates better than those reported in Indian cancer registries are achievable through comprehensive cancer care and UHC.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».