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Enregistrement W2915328041 · doi:10.1200/jco.18.02433

Adjuvant Systemic Treatment of Premenopausal Women With Hormone Receptor–Positive Early Breast Cancer: Lights and Shadows

2019· article· en· W2915328041 sur OpenAlexaff
Meredith M. Regan, Gini F. Fleming, Barbara Walley, Prudence A. Francis, Olivia Pagani

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteIpsenPfizerBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésMedicineAdjuvantBreast cancerOncologyHormone receptorInternal medicineCancerSystemic therapyHormoneGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown premenopausal women with hormone receptor–positive (HR+) early breast cancer who experience chemotherapy-induced amenorrhea (CIA) have reduced risk of recurrence compared with those who have no CIA, whether treated with adjuvant chemotherapy alone or followed by tamoxifen. Younger premenopausal women, in particular those younger than 35 years, are less likely to experience CIA and have increased risk of recurrence. The Suppression of Ovarian Function Trial (SOFT) tested whether women with HR+ breast cancer who remained premenopausal after chemotherapy, and those never receiving chemotherapy, benefit from adding ovarian function suppression (OFS) to 5 years of tamoxifen treatment, or from use of the aromatase inhibitor (AI) exemestane with OFS. The companion Tamoxifen and Exemestane Trial (TEXT) tested the benefit of exemestane versus tamoxifen for women receiving adjuvant OFS, with or without chemotherapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,480

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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