NCIC CTG MAP.3: Symptoms and quality of life (QoL) among racial/ethnic minority women taking the aromatase inhibitor (AI) exemestane (EXE) for breast cancer risk reduction.
Notice bibliographique
Résumé
6557 Background: Racial/ethnic minority postmenopausal women reported fewer side effects than whites on the aromatase inhibitor (AI) letrozole in MA.17. We present symptoms and QoL according to race and ethnicity in women taking EXE for BC prevention in MAP.3. Methods: Adjusted proportions ever experiencing symptoms or reporting worsened SF-36 domains (change scores from baseline decreased by ≥ -5 points) among racial minorities (M) and whites (W), and Hispanics (H) and non-Hispanics (non-H), were compared using logistic regression models adjusting for age, body mass index (BMI), country, marital status, education level and employment status. Results: Of 2285 women randomized to EXE, 2231 (97.6%) women had race information: 129 M (6.1%) and 2102 W (93.9%).Compared to W, M were significantly older, had higher BMI, had lower Gail scores, received more drugs for cardiovascular diseases, and were more likely to live in the United States.M women experienced fewer sweats (12% vs. 22%; p = 0.005) and less vaginal dryness (8% vs. 16%; p=0.03). No significant difference between W and M was seen in the proportion with worsened QoL on any SF-36 domain. Ethnicity was known for 2198 women on EXE (96.2%): 241 H (11.0%) and 1957 non-H (89%). The following were less frequent among H women: hot flashes (21% vs. 42%; p<0.0001); fatigue (14% vs. 24%; p=0.01); sweats (5% vs. 24%; p<0.0001); insomnia (6% vs. 11%; p=0.001); heartburn (5% vs. 16%; p=0.001); nausea (3% vs. 7%; p=0.02); arthritis (5% vs. 12%; p=0.02); depression (7% vs. 11%; p=0.005); back pain (2% vs. 10%; p=0.002); cough (4% vs. 11%; p=0.02); and vaginal dryness (4% vs. 17%; p<0.0001). Fewer H women reported worsening in SF-36 bodily pain (60 vs. 66%; p=0.02) but more reported worsening in SF-36 mental health (59% vs. 48%; p=0.02). Conclusions: Consistent with MA.17 findings, racial/ethnic minorities experienced fewer adverse events on AI. H women had less bodily pain but reported worsening mental health. These differences may be important for minority women contemplating EXE for BC prevention. Genotypic variations and pharmocogenomics that might account for these differences merit investigation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».