A Pan-Canadian Prospective Study of Young Women with Breast Cancer: The Rationale and Protocol Design for the RUBY Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The understanding of the biology and epidemiology of, and the optimal therapeutic strategies for, breast cancer (bca) in younger women is limited. We present the rationale, design, and initial recruitment of Reducing the Burden of Breast Cancer in Young Women (ruby), a unique national prospective cohort study designed to examine the diagnosis, treatment, quality of life, and outcomes from the time of diagnosis for young women with bca. Methods: Over a 4-year period at 33 sites across Canada, the ruby study will use a local and virtual recruitment model to enrol 1200 women with bca who are 40 years of age or younger at the time of diagnosis, before initiation of any treatment. At a minimum, comprehensive patient, tumour, and treatment data will be collected to evaluate recurrence and survival. Patients may opt to complete patient-reported questionnaires, to provide blood and tumour samples, and to be contacted for future research, forming the core dataset from which 4 subprojects evaluating genetics, lifestyle factors, fertility, and local management or delivery of care will be performed. Summary: The ruby study will be the most comprehensive repository of data, biospecimens, and patient-reported outcomes ever collected with respect to young women with bca from the time of diagnosis, enabling research unique to that population now and into the future. This research model could be used for other oncology settings in Canada.
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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 | 0,082 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».