Abstract P3-12-11: Disparities in adjuvant hormone adherence in breast cancer patients within a universal healthcare model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Patient adherence to adjuvant hormonal therapy for breast cancer (BC) is correlated with improved survival. Recent publications have demonstrated ethnic disparities in adjuvant hormone adherence (AHA) for privatized healthcare models. Objective: To identify disparities in AHA for BC patients within a universal healthcare system in Alberta, Canada. Methods: Patients diagnosed from 2007-2014 with stage I-III, ER+/HER2- BC receiving adjuvant FECD or DC chemotherapy and at least one month of adjuvant hormonal therapy in Alberta, Canada were retrospectively assessed. Hormone monotherapy (tamoxifen, AI), switch strategies (tam to AI), and treatment duration were collected. Compliance was assessed with central pharmacy data. Patient ethnicity was identified using patient first/last and parental last name via Onolytics® ethnographic software. Ethnicity was further verified using a centrally collected place of birth. Age, AJCC stage, psychiatric diagnoses (mood, bipolar), and comorbidity were collected. Log rank and Chi squared were used to assess difference between adjuvant hormonal therapy for variables at 1, 2, and 5 years. Log rank p-values at 2 years are reported. Results: A total of 2,399 ER+ patients were included for analysis. AHA was non-significant for ethnicity (p=0.797), comorbidity (p=0.623), psychiatric disorders (p=0.145), or elderly cohorts (p= 0.814). AHA by stage was significant with stage III > II > I (p=0.004) having the highest compliance rates. AHA was highest for planned hormonal switch strategies (p=0.004) compared to monotherapy. Hormone Adherence RatesCharacteristicsNo. of Patients% AdherenceEthnicity Caucasian211891.6Asian15293.4Middle Eastern/African9593.7Hispanic2491.7Age <65207791.8>6534192.1Comorbidity 096191.21-3134392.2>311493Psychiatric Dx Yes31189.7No210792.1Stage I45388.3II151292.1III45394.5Hormone Strategy Monotherapy173190.9Switch68794.2 Conclusion: AHA is not dependent on ethnicity, age, comorbidity, or psychiatric diagnosis in a universal healthcare model. Conversely, higher rates of AHA are seen with planned switch strategy compared to monotherapy, contradictory to the BIG I-98 trial. Patients with higher stage, and thus higher risk of BC recurrence have increased adherence compared to their low risk counterparts. Reinforcement of AHA for low/moderate risk BC patients, in addition to tamoxifen to AI switch strategies may improve overall adherence. Citation Format: Veitch ZW, Khan OF, Tilley D, Kostaras X, King K, Lupichuk S, Tang P. Disparities in adjuvant hormone adherence in breast cancer patients within a universal healthcare model [abstract]. In: Proceedings of the 2017 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2017 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(4 Suppl):Abstract nr P3-12-11.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».