Incidence, consequences and treatment of bone metastases in breast cancer patients—Experience from a single cancer centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a paucity of literature about the benefits of bone-targeted agents for breast cancer patients with bone metastases treated in the non-trial setting. We explored the incidence, consequences, and treatment of bone metastases at a single cancer centre. METHODS: Electronic records of metastatic breast cancer patients were reviewed and pertinent information was extracted. RESULTS: Of 264 metastatic breast cancer patients, 195 (73%) developed bone metastases. Of these patients, 176 were eligible for analysis. Median age at bone metastases diagnosis was 56.9 years (IQR 48-67) and initial presentation of bone metastases included asymptomatic radiological findings (58%), bone pain (40%), or a SRE (12.5%). Most patients (88%) received a bone-targeted agent, starting a median of 1.5 months (IQR 0.8-3.30) after bone metastasis diagnosis. 62% of patients had ≥1 SRE. The median time from bone metastasis diagnosis to first SRE was 1.8 months (IQR 0.20-8.43 months). Median number of SREs per patient was 1.5 (IQR 0-3). Overall, 26.8% of all SREs were clinically asymptomatic. Within the entire cohort, 51% required opioids and 20% were hospitalized due to either an SRE or bone pain. CONCLUSIONS: Despite extensive use of bone-targeted agents, the incidence of SREs remains high. Nearly half of SREs occur prior to starting a bone-targeted agent. Use of opioids and hospitalizations secondary to bone metastases remain common. More effective treatment options are clearly needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».