Racial differences in acute toxicities of FEC 100 chemotherapy in patients with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
e11515 Background: Racial disparities in breast cancer outcomes are attributed to differences in baseline tumor characteristics, stage, and socioeconomic factors. However, little is known about racial differences in treatment-related toxicities. We hypothesized that racial and ethnic differences result in differential tolerance to chemotherapy and possibly compromise to the dose intensity of adjuvant/neoadjuvant chemotherapy. Methods: Data was collected from 4 international collaborating centers (University of Miami, JBCRG (Japan Breast Cancer Research Group), University of Hong Kong, and Tom Baker Cancer Center) at which patients of different ethnic background have been treated for non metastatic breast cancer with same adjuvant or neoadjuvant chemotherapy of FEC 100: fluorouracil 500 mg/m2, epirubicin 100 mg/m2, and cyclophosphamide 100 mg/m2). Racial/ethnic differences in toxicities were assessed by first episode of grade 2 or higher toxicity. Analysis of data was performed at the University of Miami. Results: Treatment-related toxicities are compared according to four race/ethnicity groups (120 Caucasian from USA and Canada (C), 16 African American (AA) from USA and Canada, 141 Japanese Asian (JA), and 23 Asian from Hong Kong (HKA)) (Table). JA and HKA had a significant higher rate of grade 3 or higher toxicity compared with C or AA women; 65%, 61%, 28%, and 31% respectively. However, there were no significant differences in chemotherapy dose intensity or density across the 4 race/ethnicity groups. Conclusions: This unique study noted racial differences in acute toxicity in women with breast cancer who were treated with FEC 100 chemotherapy. However, there are several limitations including the retrospective nature of our study, differences in practice across four countries, and different number of patients available for comparison. This study is ongoing and further statistical analyses are planned when a larger sample size is reached. [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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».