Neoadjuvant Systemic Therapy in Breast Cancer: Use and Trends in Radiotherapy Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of neoadjuvant systemic therapy (nast) in the treatment of breast cancer is increasing, and the role of adjuvant radiation therapy (rt) in that setting is uncertain. We sought to review and report the use of nast, its trends over time, and its relationship with the prescribing patterns of locoregional rt in a provincial cancer system. METHODS: Patients with stages i-iii breast cancer diagnosed during 2007-2012 were identified using a provincial database. Patient, tumour, and treatment characteristics were extracted. Multivariable logistic regression analyses were used to assess associations with the use of nast. Kaplan-Meier and Cox regression were used for survival analyses. RESULTS: Of the 11,658 patients who met the inclusion criteria, 602 (5%) had received nast. Use of nast was more frequent in stage iii patients (53%) than in stages i and ii patients (2%). In clinically lymph-node positive patients, a pathology assessment was made approximately 50% of the time. Higher clinical tumour stage and increasing clinical nodal stage predicted for increasing use of nast and of nodal rt after nast, but pathologic nodal status after nast was not associated with use of nodal rt. A statistically significant survival difference was observed between patients in the nast and no-nast groups, but that significance disappeared in a multivariable Cox regression analysis. CONCLUSIONS: This population-based study demonstrated 5% use of nast for breast cancer. Most patients received nodal rt after nast, and nodal rt was not associated with pathologic stage after nast. Findings likely reflect the realities of clinical practice and show that reliance on clinical nodal staging results in outcomes similar to those reported in the literature.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».