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Enregistrement W2015569024 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs11-s6-2

S6-2: Patient-Reported Predictors of Early Treatment Discontinuation: NCIC JMA.27/E1Z03 Quality of Life Study of Postmenopausal Women with Primary Breast Cancer Randomized to Exemestane or Anastrozole.

2011· article· en· W2015569024 sur OpenAlexaff
LI Wagner, Fangyuan Zhao, J-AW Chapman, D. Cella, LE Shepherd, GW Sledge, PE Goss

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnastrozoleExemestaneDiscontinuationInternal medicineQuality of life (healthcare)Breast cancerRandomized controlled trialAromatase inhibitorAdverse effectOncologyCancerPhysical therapyTamoxifen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Patient-reported outcomes (PRO) assess symptom burden and health-related quality of life (HRQL) more accurately than clinical report. We previously found that treatment-emergent adverse events (CTCAE V3.0) did not impact efficacy in the main NCIC MA.27 trial, although many women discontinued treatment early. The purpose of this substudy was to obtain PROs in MA.27/E1Z03 participants to evaluate treatment-related side effects and HRQL between exemestane and anastrozole and to identify predictors of treatment discontinuation. Methods: The Eastern Cooperative Oncology Group trial (E1Z03) assessed PROs in a sample of MA.27 patients (N=686; 99.3% participation rate). Participants completed the 56-item Functional Assessment of Cancer Therapy-Endocrine Symptoms (FACT-ES) pre-treatment and at months 3, 6, 12 and 24 to assess breast-cancer specific concerns, side effects of hormonal treatments and HRQL. We used 1) Wilcoxon rank sum test to compare treatment-related symptoms and HRQL between trial arms; 2) linear mixed effect models to test differences in changes of treatment-related symptoms and HRQL between trial arms; 3) linear regression to examine the effects of symptoms on HRQL and 4) adjusted Cox regression to assess predictors of treatment duration. Results: Participants included 371 women randomized to anastrozole and 315 randomized to exemestane. Demographic and disease characteristics were balanced between trial arms. Participants were a mean age of 65.6 yrs (SD=9.2), White (95.9%), ECOG PS of 0 (87.2%), stage T1 (75.5%) or T2 (22.7%), and stage N0 (73.9%) or N1 (16.3%). Prior treatments included partial mastectomy (65.7%), chemotherapy (27.8%) and radiotherapy (51.7%). Treatment-related symptoms measured by 23 items from the FACT-ES did not differ between treatment arms at months 3, 6, 12 and 24 and the timeline change of treatment-related symptoms was similar between treatment arms (p = ns). HRQL was significantly impacted by decreased libido, weight gain, feeling bloated, breast sensitivity, mood swings, irritability, join pain, nausea and bother by treatment side effects (p < 0.001). 248 participants were off-treatment by 4.1 yrs. A Cox model adjusted for other symptoms, demographic and disease characteristics indicated the hazard of discontinuing treatment early increased by 29% when the severity of being bothered by side effects at baseline increased by 1 point (HR=1.29, 95% CI:1.09−1.54). At baseline, patients with prior treatments or taking more medicines reported more bother by side effects (p < 0.001). Increased joint pain in the first 3 months after treatment was also associated with increased hazard of discontinuing treatment early (HR=1.13, 95% CI: 1.01−1.28). Conclusions: PRO assessment indicated comparable symptom burden and HRQL among postmenopausal women randomized to anastrozole or exemestane, with increasing symptom burden over time negatively affecting HRQL. Patients who 1) initiate an aromatase inhibitor (AI) with bother by side effects from prior treatment and concomitant medications and 2) experience increased joint pain during the first 3 months of AI therapy are at risk for early discontinuation of AI therapy. Citation Information: Cancer Res 2011;71(24 Suppl):Abstract nr S6-2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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