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Enregistrement W3042299966 · doi:10.3747/co.27.5907

Does the Time from Diagnostic Biopsy to Neoadjuvant Chemotherapy Affect the Rate of Pathologic Complete Response in Stages I–III Breast Cancer?

2020· article· en· W3042299966 sur OpenAlexaffvenue
Dan Le, Maryam Eslami, Huanxi Li, Omar Hajjaj, Stephen Chia, Christine Simmons

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyBC Cancer FoundationFraser HealthSpinal Cord Injury BCUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerChemotherapyLogistic regressionStage (stratigraphy)BiopsyCancerNeoadjuvant therapyInternal medicineProspective cohort studyOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Studies in the adjuvant setting suggest that the timing of breast cancer diagnosis, surgery, and chemotherapy might affect outcomes. In the neoadjuvant setting, data exploring whether expeditious neoadjuvant chemotherapy (nac) after diagnosis improves the rate of pathologic complete response (pcr) in breast cancer are limited. Methods: Patients who received nac and completed treatment between May 2012 and December 2018 were identified from a prospectively collected database at BC Cancer. Time from diagnosis to start of nac was calculated. Patients were grouped into those who did and did not experience a pcr, and those who started nac within 28 days or after 28 days [time to nac (ttn)]. The association between pcr and ttn was tested using logistic regression. Results: In the time period studied, 482 patients who received nac were identified. After exclusions, 421 patients met the eligibility criteria. Median time from biopsy to chemotherapy was 33 days (range: 7–140 days). In 149 patients (35.4%), nac was received within 28 days of diagnosis (range: 7–28 days); in 272 patients (64.6%), it was received after more than 28 days (range: 29–140 days). The overall pcr rate was 31.8%. A trend toward a higher pcr rate, although not statistically significant, was observed in the group that initiated chemotherapy within 28 days (34.2% vs. 30.5%, p = 0.43). In the logistic regression model, rates of pcr were associated with receptor status, but not age, stage, or ttn. Conclusions: In the neoadjuvant setting, we observed no difference in the rate of pcr in patients who started nac within 28 days or after 28 days.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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