Why so late? Presentation delay in locally advanced breast cancer (LABC)
Notice bibliographique
Résumé
712 Background: While there have been marked improvements in the prognosis of women with early breast cancer, these gains have not been echoed to the same degree in patients with LABC. Accounting for 10 to 30% of all new primary breast cancers, 5-year survival for LABC remains poor at around 55%. Research suggests that many women with breast cancer have delayed presentation of symptomatic breast cancer, with up to 30% waiting at least 3 months before presenting to a health care provider. Delays may be associated with more advanced lesions & lower survival rates. The characteristics of these patients & reasons for their delaying behaviour are poorly understood. Methods: From October 2001 to September 2004, all new patients referred to our LABC clinic had data collected asking what date she discovered her breast cancer symptom, the type of symptom, her appraisal of that symptom, & the date of initial presentation. Sociodemographic data were also collected. Results: 69 patients were referred with LABC. 98% were female. 62% were Caucasian, 16% Asian, & 13% Black. Median age at presentation 42 years (range 27–83). 55% were married. Initial symptoms were: painless breast lump (59%), axillary mass (9%), breast erythema (9%), nipple inversion (4%), or other symptom (19%). Median time from symptom discovery to presentation to health care provider was 3 months (range 0–416 weeks). Factors that affected a timely diagnosis were: mistaken attribution of symptom as benign process, fear of cancer, belief that breast cancer was unlikely in the absence of a positive family history, belief that it is better “not to know”, decision to pursue complementary therapies first, concern about significant other’s ability to cope, & competing life demands. Conclusions: Late-stage presentation of breast cancer is associated with poor survival. 50% of newly diagnosed LABC patients in this study waited over three months before presenting to a health care provider with their breast cancer symptoms. To reduce morbidity & mortality for all patients with breast cancer, further research is necessary to develop a clear understanding of both the factors influencing when women seek care & whether there are opportunities for earlier intervention. 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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».