Prospective Evaluation of Joint Symptoms in Postmenopausal Women Initiating Aromatase Inhibitors for Early Stage Breast Cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Aromatase inhibitors (AIs) are widely prescribed to postmenopausal women for the adjuvant treatment of hormone-sensitive breast cancer. However, musculoskeletal complaints, including joint pain and stiffness, are common, and can lead to nonadherence and treatment discontinuation. The aim of this study was to characterize the natural history of the AI-induced arthralgia syndrome.Methods: Postmenopausal women with stage I-III breast cancer initiating adjuvant AI therapy were enrolled. All patients completed the following questionnaires at baseline and every 3 months for a year: Modified Brief Pain Inventory-Short Form (BPI-SF), Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis (WOMAC) index and the Modified Assessment of Chronic Rheumatoid Affections of the Hands (M-SACRAH). Higher scores reflect worsening joint symptoms. Quality of life was assessed using the Functional Assessment of Cancer Therapy-Endocrine Subscale (FACT-ES), where higher scores signify improved well-being. Hand grip strength was measured at each visit with a Martin dynamometer. Paired t-tests were performed to compare follow-up evaluations to baseline.Results: A total of 34 patients have been enrolled to date. Three-month data is available on 22; six-month data on 12. Median age: 60 (42-81); White/Black/Hispanic/Asian: 13/6/2/1; median BMI (kg/m2): 28 (20-43). Compared to baseline, there was a statistically significant increase in BPI pain severity and pain-related interference at 3 and 6 months. Significant changes in the M-SACRAH were seen as early as 3 months, but no difference in grip strength was detected. Participants reported significantly more endocrine-related symptoms on the FACT-ES at 3 and 6 months after initiating AI therapy.Conclusions: Treatment with adjuvant AI therapy is associated with significant worsening of joint pain and stiffness which was seen as early as 3 months and persisted at the 6 month evaluation. Understanding the natural history of this toxicity and validating appropriate measures to be used in interventions to prevent and treat AI-induced arthralgias are critical. Baseline3 Months6 Months Mean (SD)Mean (SD)P-value*Mean (SD)P-value*BPI-SF Pain Severity (0-10)2.66 (2.52)3.85 (2.48)0.053.96 (2.42)0.02Pain Interference (0-10)1.40 (1.95)3.25 (2.53)0.022.60 (2.51)0.01M-SACRAH Pain (0-200)47 (46)74 (52)0.0373 (65)0.08Stiffness (0-200)51 (45)85 (54)0.0383 (54)0.01Function (0-800)59 (74)129 (143)0.14168 (190)0.05WOMAC Pain (0-500)67 (95)110 (126)0.19113 (135)0.06Stiffness (0-200)29 (40)45 (54)0.4643 (56)0.06Function (0-1700)271 (324)445 (400)0.15468 (373)0.06FACT-ES Functional (0-28)20 (7)20 (6)0.9619 (6)0.15Physical (0-28)22 (5)20 (6)0.4420 (5)0.32Endocrine (0-72)58 (9)52 (14)0.0451 (11)0.01* Based on paired t-test, as compared to baseline. Citation Information: Cancer Res 2009;69(24 Suppl):Abstract nr 5044.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».