Obesity and endocrine therapy: Host factors and breast cancer outcome
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is becoming increasingly prevalent and it has been linked to poor breast cancer outcomes. Because obesity is associated with increased adipose tissue mass and aromatase activity [the target of aromatase inhibitors (AIs)], there is concern that these agents may be less effective in women who are overweight or obese. Four of the randomized trials of AIs vs. tamoxifen conducted in the adjuvant breast cancer setting (ATAC, BIG 1-98 and TEAM in the postmenopausal setting and ABCSG-12 in the premenopausal setting) have reported effects of body mass index (BMI) on the relative effectiveness of an AI vs. tamoxifen. Obesity was confirmed as an adverse prognostic factor in ATAC and BIG 1-98 but not the TEAM study; in ABSCG-12, obesity was associated with poor outcomes in the anastrozole arm only. In the three postmenopausal trials, the use of an AI vs. tamoxifen was associated with better outcomes at all levels of BMI [all hazard ratios for recurrence <1, although 95% confidence intervals often included 1 due to lower power and smaller reductions in risk]. Of note, there was no significant interaction of BMI with letrozole (vs. tamoxifen) in the BIG 1-98 trial; while ATAC investigators concluded that the relative benefit of anastrozole (vs. tamoxifen) might be better in thinner (vs. heavier) women. In ABCSG-12, the use of anastrozole (vs. tamoxifen) was associated with significantly worse outcomes in women with BMI ≥25 kg/m(2) (similar to the detrimental effect of anastrozole on overall survival seen in the parent trial). These findings do not support the use of BMI as a predictor of AI (vs. tamoxifen) benefit in the adjuvant setting in postmenopausal breast cancer.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».