Factors Affecting Radiotherapy Prescribing Patterns in the Post-Mastectomy Setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Radiation therapy (RT) after mastectomy for breast cancer can improve survival outcomes, but has been associated with inferior cosmesis after breast reconstruction. In the literature, RT dose and fractionation schedules are inconsistently reported. We sought to determine the pattern of RT prescribing practices in a provincial RT program for patients treated with mastectomy and reconstruction. Methods: Women diagnosed with stages 0–III breast cancer between January 2012 and December 2013 and treated with curative-intent rt were identified from a clinicopathology database. Patient demographic, tumour, and treatment information were extracted. Of the identified patients, those undergoing mastectomy were the focus of the present analysis. Results: Of 4016 patients identified, 1143 (28%) underwent mastectomy. The patients treated with mastectomy had a median age of 57 years, and 37% of them underwent reconstruction. Treatment with more than 16 fractions of rt was associated with autologous reconstruction [odds ratio (OR): 37.2; 95% confidence interval (CI): 11.2 to 123.7; p < 0.001], implant reconstruction (OR: 93.3; 95% CI: 45.3 to 192.2; p < 0.001), and treating centre. Hypofractionated treatment was associated with older age (OR: 0.94; 95% CI: 0.92 to 0.96; p < 0.001), and living more than 400 km from a treatment centre (OR: 0.37; 95% CI: 0.16 to 0.86; p = 0.02). Conclusions: Prescribing practices in breast cancer patients undergoing mastectomy are influenced by reconstruction intent, age, nodal status, and distance from the treatment centre. Those factors should be considered when making treatment decisions.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».