Cardiovascular disease following breast cancer treatment: can we predict who will be affected?
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Development and validation of a multivariable prediction model for major adverse cardiovascular events after early stage breast cancer: a population-based cohort study’†, by H. Abdel-Qadir et al., on page 3913. There has been a remarkable evolution in the outcomes for women presenting with early breast cancer over the last 40 years, and 10-year survival has doubled from 40% in the 1970s to almost 80% since 2010. This increasing survival has led to the emergence of cardiovascular disease (CVD) as a major cause of morbidity and mortality in breast cancer survivors,1 with one large epidemiological study reporting that CVD overtook breast cancer as the leading cause of death in breast cancer patients at 9 years from cancer diagnosis.2 There are a range of factors influencing the rising incidence of CVD in survivors of early breast cancer including competing risk of ageing, shared risk factors for both CVD and breast cancer (e.g. smoking and obesity), and the impact of the breast cancer treatments.3 CVD can be caused or accelerated by a variety of breast cancer treatments such as heart failure secondary to anthracycline chemotherapy4 and trastuzumab, and coronary artery disease and stroke caused by chest radiation therapy5 and long-term oestrogen suppression.6
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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 | 0,009 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».