Patterns of Referral for Fertility Preservation Among Female Adolescents and Young Adults with Breast Cancer: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the fertility preservation (FP) referral rates and patterns of newly diagnosed breast cancer in female adolescent and young adult (AYA) patients. METHODS: Women aged 15-39 years with newly diagnosed breast cancer in Ontario from 2000 to 2017 were identified using the Ontario Cancer Registry. Exclusion criteria included prior sterilizing procedure, health insurance ineligibility, and prior infertility or cancer diagnosis. Women with a gynecology consult between cancer diagnosis and chemotherapy commencement with the billed infertility diagnostic code (ICD-9 628) were used as a surrogate for FP referral. The effect of age, parity, year of cancer diagnosis, staging, income, region, neighborhood marginalization, and rurality on referral status was investigated. RESULTS: A total of 4452 patients aged 15-39 with newly diagnosed breast cancer met the inclusion criteria. Of these women, 178 (4.0%) were referred to a gynecologist with a billing code of infertility between cancer diagnosis and initiation of chemotherapy. Older patients, prior parity, and advanced disease were inversely correlated with referrals. Referral rates also varied regionally: patients treated in the south-east and south-west Local Health Integration Networks (LHINs) had the highest probability of referral, and patients covered by north LHINs had the lowest (central LHIN as reference). General surgeons accounted for 36.5% of all referrals, the highest percentage of all specialists. Referral rates significantly increased over time from 0.4% in 2000 to 10.7% in 2016. CONCLUSION: FP referral rates remain low and continue to be influenced by patient demographics and prognosis. These findings highlight the need for further interdisciplinary coordination in addressing the fertility concerns of AYA with newly diagnosed breast cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».