From Theory to Practice: Bone Health in Women with Early Breast Cancer Treated with Aromatase Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Aromatase inhibitors (AI) are extensively used as adjuvant endocrine therapy in post-menopausal women with hormone receptor-positive early breast cancer (HR+ EBC), but their impact on bone health is not negligible. This work aimed to assess bone loss, fracture incidence, and risk factors associated with these events, as well as the prognostic influence of fractures. We have conducted a retrospective cohort study of women with HR+ EBC under adjuvant therapy with AI, during a 3-year period. Four-hundred-and-fifty-one eligible women were reviewed (median age 68 years). Median time under AI was 40 months. A fracture event occurred in 8.4%, mostly in the radium and femoral neck and in older women (mean 74 vs. 68 years, p = 0.006). Age (OR 1.01, 95% CI 1.01–1.07, p = 0.024) and time under AI (OR 1.02, 95% CI 1.00–1.04, p = 0.037) were independent predictors of fracture, with a fair discrimination (AUC 0.71). Analysis of disease-free survival according to fracture event varied between groups, disfavoring the fracture cohort (at 73 months, survival 78.6%, 95% CI, 47.6–92.4 vs. 95.6%, 95% CI, 91.2–97.8, p = 0.027). The multivariate model confirmed the prognostic impact of fracture occurrence (adjusted HR of 3.17, 95% CI 1.10–9.11; p = 0.032). Bone health is often forgotten, despite its great impact in survivorship. Our results validate the pathophysiologic link between EBC and bone metabolism, which translates into EBC recurrence. Further research in this area may help refine these findings. Moreover, early identification of women at higher risk for fractures is warranted.
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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 | 0,015 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».