U.S. Prevalence of Endocrine Therapy–Naïve Locally Advanced or Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Variations in treatment choice, or late stage at first diagnosis, mean that, despite guideline recommendations, not all patients with hormone receptor (hr)-positive locally advanced or metastatic breast cancer (la/mbca) will have received endocrine therapy before disease progression. In the present study, we aimed to estimate the proportion of women with postmenopausal hr-positive la/mbca in the United States who are endocrine therapy-naïve. Methods: Women in the Optum Electronic Health Record (ehr) database with a breast cancer (bca) diagnosis (January 2008-March 2015) were included. Patient and malignancy characteristics were identified using structured data fields and natural-language processing of free-text clinical notes. The proportion of women with postmenopausal hr-positive, human epidermal growth factor 2 (her2)-negative (or unknown) la/mbca who had not received prior endocrine therapy was determined. Results were extrapolated to the entire U.S. population using the U.S. National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results database. Results are presented descriptively. Results: = 1360) had not received prior endocrine therapy, accounting for 11.5% of the overall population. Extrapolating those estimates nationally suggests an annual incidence of 14,784 cases, and a 5-year limited duration prevalence of 50,638 cases. Conclusions: A substantial proportion of women with postmenopausal hr-positive la/mbca in the United States could be endocrine therapy-naïve.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».