Factors Associated With Early Discontinuation of Study Treatment in the Mammary Prevention.3 Breast Cancer Chemoprevention Trial
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Aromatase inhibitors are established breast cancer chemoprevention interventions. However, nonadherence remains a significant challenge. We investigated the association between worsening menopause-specific quality of life, baseline participant characteristics, and early treatment discontinuation within the Mammary Prevention.3 (MAP.3) breast cancer prevention trial. Methods In the MAP.3 randomized, placebo-controlled trial evaluating exemestane, participants completed the Menopause-Specific Quality of Life Questionnaire (MENQOL) at entry and at 6 months. Multivariable log-binomial regression was used to assess the associations of baseline participant characteristics and clinically meaningful worsening in menopause-specific quality of life (QOL) with treatment discontinuation at 1 year. Results Of the 4,501 participants eligible for this analysis, 724 (17%) discontinued assigned treatment within the first year of random assignment of treatment (19% of the exemestane group and 13% of the placebo group). Between 19% and 35% of women experienced a clinically meaningful worsening in the vasomotor, sexual, physical, and psychosocial domains of the MENQOL within 6 months of treatment initiation. Regardless of receiving exemestane or not, experiencing a worsening in any MENQOL domain or, especially, overall menopause-specific QOL, was associated with early treatment discontinuation (relative risk, 1.79; 95% CI, 1.53 to 2.10 for overall worsening). Assignment to exemestane, having a smoking history, and current employment also were significantly associated with early discontinuation. Conclusion Negative changes in menopause-specific QOL influence a woman's decision to stop chemoprevention therapy. Attention to such symptoms may improve QOL and potentially improve chemoprevention adherence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».