Anti-estrogen Use, Estrogen Receptor Expression, Smoking Patterns, and Survival of Women with Non-Small-Cell Lung Cancer: A Manitoba Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide. Gender differences in lung cancer outcomes are known. When compared to men, women have significantly better survival and women are more likely to develop lung cancer when nonsmokers. Research suggests estrogen plays a key role in the risk of development and outcomes of lung cancer. Accordingly, anti-estrogen use should also influence survival in female non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. In this study we compared mortality among anti-estrogen users and non-users. METHODS: This population-based study had a retrospective study design. Using the Manitoba Cancer Registry (MCR) we identified all women diagnosed with NSCLC from 2000-2007. The Drug Program Information Network (DPIN) was accessed to establish patients that received anti-estrogens. Demographic data (e.g. smoking patterns, stage, histology) was gathered by chart review. Mortality rates for anti-estrogen users and non-users were compared using Kaplan-Meier survival functions and Cox regression models. RESULTS: 2320 women fit our patient criteria, of which 156 had received prior anti-estrogens. A positive smoking history was documented in 88%, 62% being former vs. 26% current smokers. A history of 30+ packyears was seen in 55%. Exposure to anti-estrogen was associated with a significantly decreased mortality (HR 0.718, p = 0.0031). Overall survival with anti-estrogen vs. none resulted in median survival of 1.89 vs. 0.93 years, respectively (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Our results demonstrate that anti-estrogens are associated with decreased mortality from NSCLC. These findings supplement and reinforce past evidence that estrogen plays a key factor in the biology and outcomes of NSCLC.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».