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Enregistrement W3126267106 · doi:10.3390/curroncol28010077

How Canadian Oncologists Use Oncotype DX for Treatment of Breast Cancer Patients

2021· article· en· W3126267106 sur OpenAlexaffvenueabout
Xiaofu Zhu, Susan Dent, Lise Paquet, Tinghua Zhang, Daniel Tesolin, Nadine Graham, Olexiy Aseyev, Xinni Song

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensThunder Bay Regional Health Sciences CentreNOSM UniversityCarleton UniversityOttawa HospitalLakehead UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineDemographicsFamily medicineOncologyChemotherapyCancerGynecologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The literature suggests that medical oncologists differ on how they use the Oncotype DX (ODX) genomic assay for making decisions about systemic therapy in breast cancer patients. Given the emergence of data supporting the use of genomic profiling for the prognosis and predicting benefit of chemotherapy, we surveyed medical oncologists in Canada to assess their usage and perception of the ODX assay. METHODS: A 34-item survey was distributed to Canadian medical oncologists via the Canadian Association of Medical Oncologists. Data was collected on physician demographics, ODX usage patterns, and physicians' perception of the impact clinical and pathologic characteristics make on ODX utilization. RESULTS: Response rate was 20.6% with 47 responses received from 228 survey sent. Forty-five responses were eligible for analysis. Sixty-two percent (28/45) of respondents treated predominantly breast cancer, and 60% (27/45) have been in practice for at least 10 years. The most cited reason for using ODX was to avoid giving patients unnecessary chemotherapy (64%; 29/45). Sixty-seven percent (30/45) deferred making treatment decisions until ODX testing was completed. Factors most strongly impacting ODX utilization included: patient request, medical comorbidities and tumor grade. In clinical scenarios, ODX was more frequently selected for patients aged 40-65 (vs. <40 or >65), grade 2 tumors (vs. grade 1 or 3), and Ki-67 index of 10-20% (vs. <10% or >20%). CONCLUSIONS: This survey demonstrated that Canadian medical oncologists are preferentially using ODX to avoid giving patients unnecessary chemotherapy. The utilization of ODX is mainly in patients with intermediate clinical and pathologic features.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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