Adherence to adjuvant endocrine therapy in estrogen receptor–positive breast cancer patients with regular follow-up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjuvant hormonal therapy is crucial in the treatment of estrogen receptor-positive breast cancer. The nonadherence rate to hormonal treatment is reported to be as high as 60%. The goal of this study was to evaluate the factors evoked by the patients as well as the demographic and disease-related factors that could be associated with nonadherence to adjuvant hormonal therapy. METHODS: All consecutive patients treated for an estrogen receptor-positive breast cancer who showed up for regular follow-up with a single breast specialist between November 2008 and April 2009 were included in the study. We assessed adherence to hormonal therapy (either with tamoxifen or aromatase inhibitor). Reasons for adherence and nonadherence were collected. Records were also reviewed for demographic and cancer characteristics and for treatment components. RESULTS: We included 161 patients in the study; 150 (93.2%) adhered to hormonal treatment. Side effects and absence of conviction were the main reasons for nonadherence. The importance of the diagnosis of cancer, fear of recurrence and regular follow-up were reported as the main reasons for adherence. CONCLUSION: Severity of disease and side effects are associated with nonadherence to treatment. Strict follow-up appears to be a necessary adjunct in the adherence to treatment. The association between demographic and cancer characteristics and treatment components needs further investigation. However, these factors may help identify patients at risk of nonadherence and help the oncology team.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».