Does the Time from Diagnostic Biopsy to Neoadjuvant Chemotherapy Affect the Rate of Pathologic Complete Response in Stages I–III Breast Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».