Is tamoxifen prevention in younger women underutilized? Analysis of competing causes of mortality
Notice bibliographique
Résumé
647 Background: Our past work on Tamoxifen impacting overall mortality outcome among survivors of the 1st breast cancer (JCO, 1998, 16:2018–24) introduced methodology permitting analyses of competing cause mortality, adjustable as new data emerge. This analysis estimates Tamoxifen impact on four conditions among BrCa survivors known to be affected by Tamoxifen, i.e. contralateral breast cancer; uterine cancer, cardiovascular (CVS) mortality, and thromboembolism (TE). Updated RR rates of Tamoxifen impacting the four conditions were obtained from recent literature (Lancet, 2005, 365:1687–1717; JNCI,2005, 97:1652–62; 97:1609–10). Methods: The effect of Tamoxifen was calculated by applying Relative Risk Rates (RR) to the respective underlying Canadian age-specific mortality figures, separately for each condition. The final mortality impact was the “net mortality”, defined as differences of deaths, from each condition, between 1,000 Tamoxifen users vs 1,000 non-users (Dif N/1,000), expressed for ages <50 and >50. (i.e sum of avoidances [-] vs hazards[+]) Results: see Table below. Conclusion: Our results show a favorable Tamoxifen impact on overall mortality, particularly evident for women age <50, in whom the breast cancer mortality reduction significantly outweighs the hazards. These data are applicable to Tamoxifen prevention in population-women who are at high risk for BrCa. Their outcome profiles affected by Tamoxifen mirror those of the survivors of the 1st BrCa. While for women >50, other chemoprevention alternatives exist (i.e. trials of Aromatase Inhibitors), for younger women no chemoprevention trials are presently in existence. Our data indicate that in those, routine use of Tamoxifen may save substantial numbers of lives. [Table: see text] No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,016 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».