Abstract P1-15-06: The impact of musculoskeletal toxicity on adherence to endocrine therapy in women with early stage breast cancer– observations in a non-trial setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Aromatase inhibitor (AI) use is standard of care in the treatment of postmenopausal (PM) women with early stage breast cancer (EBC). Approximately 35% of patients (pts) discontinue their initially prescribed AI due to toxicity, the most commonly reported reason being musculoskeletal toxicity (MSKT). We report on the discontinuation rates of AI therapy based on MSKT in PM women with EBC treated at a tertiary care cancer centre. Methods: PM women with hormone receptor positive EBC treated with endocrine therapy (ET) that included an AI (upfront or after tamoxifen) at The Ottawa Hospital Cancer Center between 01/99 and 02/06. Data included: demographics, type of ET, duration of treatment, incidence of patient-reported MSKT and treatment of MSKT. Comparisons between ETs were analyzed using Chi-square and Fischer's t-tests. Results: A total of 626 pts, median 59 years (r: 30–92), median follow-up 98 months, with stage: I (196 pts; 31%), II (341 pts; 54%) or III (89 pts; 14%s) EBC. Treatment strategies included: AI(s) only (251 pts; 40%); tamoxifen (TAM) followed by AI(s) (323 pts; 51.6%); AI(s) followed by TAM (16 pts; 2.6%); TAM-AI(s)-TAM (24 pts; 3.8%) and unknown (12 pts). Patient-reported MSKT was experienced by significantly more women treated with AIs than TAM (64% vs 36%, p < 0.0001). Women on exemestane experienced significantly less MSKT (47%) compared to anastrozole (64%; p = 0.011) or letrozole (68% p = 0.003). Mean time to appearance of patient-reported MSKT was 20 months (23 for anastrozole; 9 for exemestane; 21 for letrozole; 23 for TAM). Longer duration of AI use did not significantly correlate with higher risk of MSKT (p = 0.65). Significantly more pts discontinued ET due to MSKT from AIs (106/469; 22%) than TAM (21/141; 14%) (P < 0.0001); and more pts stopped letrozole due to MSKT (40/149; 27%) than the other two AIs (P < 0.0001). Treatment strategies for MSKT (n = 359 cases) included: discontinuation of AI (55; 15%), switching AI (19; 5%), treatment with medication (e.g. NSAIDs, Acetaminophen, Cox 2 inhibitors, narcotics) (75; 21%), physiotherapy and medication (2; 0.6%), and no treatment (208; 58%). Treatment strategies for MSKT did not differ significantly between ETs. Women taking anastrozole received more acetaminophen and codeine (p = 0.02 vs TAM; 0.041 vs exemestane; 0.015 vs letrozole) compared to other AI's. MSKT treatment increased adherence from 43–46% with TAM (p = 0.76); 60–72% with anastrozole (p = 0.17); 33–80% with exemestane (p < 0.0001); but did not affect adherence with letrozole (52%; p = 1.0). Conclusions: This large cohort study reports similar MSKT rates with AI therapy as reported in the literature. AIs have higher incidence of self-reported MSKTs (64%) compared to TAM (36%). Patients discontinued treatment due to MSKT significantly more with AI (22%) than TAM (14%) but adherence to AI therapy increased when treated for MSKT. These encouraging results reflect the real life experience of women exposed to ET. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P1-15-06.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».