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Enregistrement W2953744914 · doi:10.1089/jayao.2019.0027

Assisting with Decision-Making: How Standardized Information Impacts Breast Cancer Patient Decisions Regarding Fertility Trade-Offs and Chemotherapy

2019· article· en· W2953744914 sur OpenAlexafffund
Amirrtha Srikanthan, Eitan Amir, Abha A. Gupta, Nancy N. Baxter, Erin Kennedy

Notice bibliographique

RevueJournal of Adolescent and Young Adult Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenPrincess Margaret Cancer CentreOttawa Hospital
Organismes subventionnairesUniversity Health Network
Mots-clésFertilityMedicineBreast cancerFertility preservationLogistic regressionMarital statusTamoxifenDemographyCancerGynecologyPopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Fertility is a concern for young women with breast cancer. We explore patient preferences for chemotherapy and whether women will trade-off survival benefits to maintain fertility following standardized information delivery. Methods: During a standardized interview, outcomes associated with adjuvant chemotherapy and 5 years of tamoxifen (CT) or 5 years of tamoxifen alone (NoCT) were described to participants. A threshold task was performed, in which each participant participated in two scenarios: (1) 10% absolute survival benefit from treatment and (2) 25% absolute survival benefit from treatment. The threshold point represented the reduction in fertility post-treatment that a participant would accept before she would trade-off CT benefit. Descriptive statistics were used to characterize participants. Demographic factors (age, marital status, parity at diagnosis, and education) associated with willingness to trade-off survival benefits were evaluated with logistic regression. Results: Analysis comprised 50 women with a median age of 34.5 years (range 25–39 years). Thirty-nine women (78%) completed university education. Thirty-four (68%) and 45 (90%) women in scenarios 1 and 2, respectively, were willing to trade-off all fertility (i.e., reduce fertility to 0% chance of conceiving naturally) to undertake CT and maintain survival benefits. Eight (16%) and three (6%) women in scenarios 1 and 2, respectively, chose to not pursue CT at all to maintain natural fertility. Regression analysis did not identify any variables that were predictive of participants' preferences. Conclusion: Most women with breast cancer are not willing to trade-off survival benefits of adjuvant therapy to maintain fertility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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