Prescribing Practices of Endocrine Therapy for Ductal Carcinoma in Situ in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The mainstay of treatment for ductal carcinoma in situ (DCIS) involves surgery in the form of mastectomy or lumpectomy. Inconsistency in the use of endocrine therapy (ET) for DCIS is evident worldwide. We sought to assess the variation in ET prescribing for patients with DCIS across a population-based radiotherapy (RT) program and to identify variables that predict its use. Methods: Data from a breast cancer database were obtained for women diagnosed with DCIS in British Columbia from 2009 to 2014. Associations between ET use and patient characteristics were assessed by chi-square test and multilevel multivariate logistic regression. The Kaplan–Meier method, with propensity score matching and Cox regression analysis, was used to assess the effects of ET on overall survival (OS) and relapse-free survival (RFS). Results: For the 2336 dcis patients included in the study, ET use was 13% in dcis patients overall, and 17% in patients with estrogen receptor–positive (ER+) tumours treated with breast-conserving surgery and RT. Significant variation in ET use by treatment centre was observed (range: 8–23%; p < 0.001), and prescription of et by individual oncologists varied in the range 0–40%. After controlling for confounding factors, age less than 50 years [odds ratio (OR): 1.72; p = 0.01], treatment centre, er+ status (OR: 5.33; p < 0.001), and RT use (or: 1.77; p < 0.001) were significant predictors of ET use. No difference in OS or RFS with the use of et was observed. Conclusions: In this population-based analysis, 13% of patients with dcis in British Columbia received ET, with variation by treatment centre (8–23%) and individual oncologist (0–40%). Age less than 50 years, ER+ status, and rt use were most associated with ET use.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».