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Enregistrement W2793570480 · doi:10.2147/cmar.s148317

Neoadjuvant chemotherapy among patients treated for nonmetastatic breast cancer in a population with a high HIV prevalence in Johannesburg, South Africa

2018· article· en· W2793570480 sur OpenAlexaff
Paul Ruff, Herbert Cubasch, Maureen Joffe, Evan Rosenbaum, Nivashini Murugan, Ming-Chih Tsai, Oluwatosin Ayeni, Katherine D. Crew, Judith S. Jacobson, Alfred I. Neugut

Notice bibliographique

RevueCancer Management and Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteMedical Research CouncilCancer Association of South AfricaSouth African Medical Research Council
Mots-clésMedicineBreast cancerChemotherapyHuman immunodeficiency virus (HIV)OncologyPopulationInternal medicineCancerDemographyGynecologyEnvironmental healthFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Neoadjuvant (primary) chemotherapy (NACT) is the standard of care for locally advanced breast cancer. It also allows for the short-term assessment of chemotherapy response; a pathological complete responses correspond to improved long-term breast cancer outcomes. In sub-Saharan Africa, many patients are diagnosed with large nonresectable tumors. We examined NACT use in breast cancer patients who visited public hospitals in Johannesburg, South Africa. Methods: We assessed demographic characteristics, tumor stage and grade, hormone receptor status, and human immunodeficiency virus (HIV) status of female patients diagnosed with nonmetastatic invasive carcinoma of the breast at Chris Hani Baragwanath Academic Hospital between January 1, 2009, and December 31, 2011. The patients received neoadjuvant, adjuvant, or no chemotherapy. Trastuzumab was unavailable. We developed logistic regression models to analyze the factors associated with NACT receipt in these patients. Results: Of 554 women with nonmetastatic breast cancer, the median age at diagnosis was 52 years (range: 28–88 years). Only 5.8% of patients were diagnosed with stage I disease; 49.3% and 44.9% were diagnosed with stages II and III, respectively. Most patients had hormone-responsive tumors: luminal A, 38.1%; luminal B 1 (human epidermal growth factor receptor 2 [HER2]-negative and high grade), 12.5%, and luminal B 2 (HER2-positive any grade), 11.6%; 11.6% had a HER2-enriched tumor and 20.6% a triple-negative tumor. Eighty (14.4%) patients were HIV-positive. In total, 195 patients (35.2%) received NACT, 264 (47.7%) patients received adjuvant chemotherapy, and 95 patients (17.1%) received no chemotherapy, including 62 (11.2%) patients who received only hormonal therapy. Of patients receiving NACT, 125 (64.1%) were evaluable for clinical response. Eighty (64.0%) patients had a clinically significant response; 19 (15.2%) patients had a stable disease, and 26 (20.8%) patients had a progressive disease. Multivariate analysis showed age <40 years and disease stage to be independently associated with the receipt of NACT. Conclusion: Most women receiving NACT with available response data showed a clinical benefit. Stage III disease at diagnosis and age <40 years were predictors of neoadjuvant versus adjuvant chemotherapy treatment. Keywords: breast cancer, chemotherapy, neoadjuvant, South Africa, HIV, LMICs

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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