A global perspective on the use of aromatase inhibitors in early-stage breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Abstract #1144 Background: Aromatase inhibitors (AIs) are considered to be the standard of care for the adjuvant treatment of postmenopausal patients with hormone-receptor positive (HR+) early breast cancer (EBC). However, there is a lack of data on the use of these drugs in the non-trial setting and in regional practice around the world. Methods: This survey examined the use of endocrine therapies in breast cancer by physicians in 7 countries. From July 27 to October 8, 2007, 462 physicians in the United States, Germany, the United Kingdom, France, Spain, Italy, and Japan were surveyed, and information was collected via an internet Web site. Data included the physicians' reported activity during the last month, AI profiles, and patient profiles according to treatment stage. Results: Surveyed were 381 oncologists, 14 gynecologists, 36 surgeons, and 31 mammary gland clinicians. Physician perceptions were similar to the actual patient data. Half of all women being treated for breast cancer were HR+ and postmenopausal (less in Japan: 38%), and almost all of those patients (80-95%) were receiving endocrine therapy for the adjuvant treatment of EBC. AIs were the most common hormone agents used in the initial adjuvant setting of postmenopausal women with HR+ EBC across all countries surveyed (55-93%; median 88%). An upfront AI strategy was the most common practice overall, particularly in Japan, the United States, and France (89%, 86%, and 86%, respectively). Initial tamoxifen therapy was used predominantly in Germany (36%), the United Kingdom (51%), and Italy (55%). However, in the United Kingdom and Germany, the intent in nearly half of these patients was to switch to an AI following 2 years of tamoxifen therapy. The rates at which the 3 AIs were prescribed for different types of adjuvant treatment were generally consistent across countries. Guidelines were identified as a major decision-making factor in all countries. Conclusion: There are variations in practice across the surveyed countries despite the presence of international guidelines, eg, the American Society of Clinical Oncology and St. Gallen 2007. These practice trends may reflect the various guidelines in each region. Differences in treatment are particularly seen in Europe, which may reflect the number of varying guidelines and less descriptive nature of the guidelines. Citation Information: Cancer Res 2009;69(2 Suppl):Abstract nr 1144.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».