Breast cancer prevention strategies in lobular carcinoma in situ: A decision analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women diagnosed with lobular carcinoma in situ (LCIS) have a 3-fold to 10-fold increased risk of developing invasive breast cancer. The objective of this study was to evaluate the life expectancy (LE) and differences in survival offered by active surveillance, risk-reducing chemoprevention, and bilateral prophylactic mastectomy among women with LCIS. METHODS: A Markov simulation model was constructed to determine average LE and quality-adjusted LE (QALE) gains for hypothetical cohorts of women diagnosed with LCIS at various ages under alternative risk-reduction strategies. Probabilities for invasive breast cancer, breast cancer-specific mortality, other-cause mortality and the effectiveness of preventive strategies were derived from published studies and from the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results database. RESULTS: Assuming a breast cancer incidence from 1.02% to 1.37% per year under active surveillance, a woman aged 50 years diagnosed with LCIS would have a total LE of 32.78 years and would gain 0.13 years (1.6 months) in LE by adding chemoprevention and 0.25 years (3.0 months) in LE by adding bilateral prophylactic mastectomy. After quality adjustment, chemoprevention resulted in the greatest QALE for women ages 40 to 60 years at LCIS diagnosis, whereas surveillance remained the preferred strategy for optimizing QALE among women diagnosed at age 65 years and older. CONCLUSIONS: In this model, among women with a diagnosis of LCIS, breast cancer prevention strategies only modestly affected overall survival, whereas chemoprevention was modeled as the preferred management strategy for optimizing invasive disease-free survival while prolonging QALE form women younger than 65 years. Cancer 2017;123:2609-17. © 2017 American Cancer Society.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,006 | 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 ».