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Enregistrement W2229389948 · doi:10.1200/jco.2012.30.27_suppl.43

Radiation therapy after breast-conserving surgery: When are we missing the mark?

2012· article· en· W2229389948 sur OpenAlexaffabout
Mohammed Nassif, Nora Trabulsi, Kristen Reidel, Sarkis Meterissian, Robyn Tamblyn, Nancy E. Mayo, Ari‐Nareg Meguerditchian

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast-conserving surgeryLogistic regressionBreast cancerOdds ratioRadiation therapyOddsInternal medicineDiseaseStage (stratigraphy)Multivariate analysisChemotherapyCancerMastectomySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

43 Background: Postoperative radiotherapy (RT) after breast conserving surgery (BCS) represents the standard of care for local control of breast cancer (BC). Despite wide dissemination of clinical guidelines, variations in practice persist. Our objective was to identify patient, disease, and physician characteristics that predict lack of consideration for RT after BCS. Methods: Cancer registry data and administrative claims for all BCs diagnosed in Quebec from 1998 to 2005 were collected. Receipt of a consultation for RT in women with non-metastatic BC treated with BCS was measured. Multivariate logistic regression was used to assess the association between patient, disease, and physician characteristics and having an RT consult. Results: 27,483 women were included. Mean age was 59 years, 76.5% had no comorbidities, and 27.6% had stage III BC. Overall, 90.1% of women were considered for RT within 1 year of diagnosis. Patients at age extremes were less likely to be considered as compared to women 50-69: those 30-49, 70-79 and 80+ had odds ratios (OR) of 0.82 (CI 0.73-0.93), 0.54 (CI 0.48-0.61) & 0.11 (CI 0.09-0.12), respectively. Women with any ER visit and women with a hospitalization (unrelated to BC) had 15% and 17% lower odds of having an RT consult, respectively. In patients with advanced disease, receiving a consultation for chemotherapy within 4 months of BCS increased the likelihood of also being considered for RT within 1 year (OR 1.54, CI 1.19-2.00). Increases in physician BCS volume in the year prior to patient diagnosis increased the chance of their patient receiving an RT consult by 7% for every additional 10 BCS performed. Conclusions: Patient age, use of non- BC-related health services and physician volume of BCS predicts use of RT. Guideline deviations in chemotherapy administration also predicts variation in RT use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0040,009
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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