Use of tamoxifen and aromatase inhibitors in a large population-based cohort of women with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-compliance with oral treatment in oncology is an emerging health issue. For breast cancer (BC) patients, few data are available on compliance and persistence to tamoxifen in younger women and to aromatase inhibitors (AIs) as compared with tamoxifen in older women. METHODS: We constituted a cohort of 13,479 women with BC who received at least one prescription of tamoxifen or AI between 1998 and 2008, in the United Kingdom General Practice Research Database. Days covered by medication and treatment discontinuation were studied. Time to treatment discontinuation was calculated using Kaplan-Meier estimates. RESULTS: Overall, 18.9% (95% CI: 15.1-23.0) of women on AIs as compared with 31.0% (95% CI: 29.6-32.2) of women on tamoxifen had discontinued their treatments within the first 5 years (P<0.001). This rate raised to 50.7% (95% CI: 43.0-57.9) among the 416 women under 40 years receiving tamoxifen as initial hormonal therapy. Among older women, treatment discontinuation was less frequent for AIs as compared with tamoxifen (P<0.001). Among women on AI therapy, 14% of them (n=374) had switched treatments. CONCLUSION: Among older women, the real-life patterns of use of AI show high rates of compliance. In younger women, tamoxifen is prematurely discontinued for half of patients.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».