Symptoms and Cancer Outcome in Adjuvant Endocrine Therapy for Breast Cancer: Why Are They Associated?
Notice bibliographique
Résumé
may predict or be associated with breast cancer outcome. It is tempting to speculate that patients who report more adverse effects are somehow getting higher levels or more effects from the endocrine drugsinvolved,bothontheirgeneralbodysystems(vasomotorsymptoms, musculoskeletal symptoms, vulvovaginal symptoms) and on any remaining breast cancer cells. However, something about these analyses does not quite fit with that conclusion. In both a previous paper by Cuzick et al in Lancet Oncology 3 and the current paper, 1 patients seem to have fewer recurrences if they have musculoskeletal symptoms in both the tamoxifen and the aromatase inhibitor arms, even though musculoskeletal symptoms are not a reported adverse effect of tamoxifen. Similar results are seen in an International Breast Cancer Study GroupB1to98report. 4 Why should this be true? These data suggest, as I postulated in my editorial 5 in relation to Cuzick’s article, that there may be something similar about patients who both report more adverse effects and have fewer recurrences. In Cuzick’s paper, counterintuitively, more adverse effects were associated with better compliance with endocrine therapy. In the current TamoxifenExemestaneAdjuvantMultinational(TEAM)trialpaper, 1 whiletheauthorsdonotreportcomplianceinthesamewayasCuzick did, they suggest that the adverse effect association with better outcomes persists despite treatment discontinuation. It may be that women who note and report their adverse effects in a more detailed wayareperhapsinturnalsomorelikelytopursueotherhealthyhabits
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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 | 0,008 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».