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Enregistrement W2778554040 · doi:10.3747/co.24.3335

Ovarian Function after Chemotherapy in Young Breast Cancer Survivors

2017· article· en· W2778554040 sur OpenAlexaffvenue
Kavita Morarji, Orla McArdle, K. Hui, G. Gingras-Hill, S. Ahmed, Ellen Greenblatt, Ellen Warner, Srikala S. Sridhar, Ashraf Ali, Arun Azad, David Hodgson

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerChemotherapyOvarian cancerOncologyCancerInternal medicineGynecologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As cure rates for breast cancer improve, there is increasing evidence that late effects of treatment-and impaired fertility in particular-are emerging as important concerns among young breast cancer survivors. Older reports have evaluated the occurrence of amenorrhea after treatment, but few data have been reported about the incidence of biochemical evidence for impaired ovarian function in patients who do not become overtly menopausal. METHODS: We conducted a cross-sectional study evaluating anti-Müllerian hormone (amh) in premenopausal chemotherapy-treated breast cancer survivors and control patients. Random serum levels of amh and other relevant clinical data were collected for 100 premenopausal chemotherapy-treated breast cancer survivors and 76 control subjects. Subgroup analyses were performed for women with regular menstrual cycles at the time of amh testing. RESULTS: < 0.001); trastuzumab was associated with increased amh in survivors with normal cycles. Overall, serum amh in survivors was roughly equivalent to that measured in control patients 12 years older. CONCLUSIONS: Young breast cancer survivors often experience significant impairment of ovarian function despite having normal menstrual cycles after treatment. Those results have important implications for patient counselling and the timing of possible referral to a fertility specialist.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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