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Enregistrement W3171382390 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.568

Impact of patient, tumour and treatment factors on psychosocial outcomes in invasive breast cancer.

2021· article· en· W3171382390 sur OpenAlexaffabout
David W. Lim, Helene Retrouvey, Isabel Kerrebijn, Kate Butler, Anne C. O’Neill, Tulin Cil, Toni Zhong, Stefan O.P. Hofer, David R. McCready, Kelly Metcalfe

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkMount Sinai HospitalUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychosocialLumpectomyBreast cancerMastectomyQuality of life (healthcare)Prospective cohort studyStage (stratigraphy)Internal medicineDistressAnxietyCancerGynecologyOncologyClinical psychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

568 Background: In breast cancer, clinicians aim to improve survival while patients value quality of life. We aim to delineate the impact of patient, tumour and treatment factors on psychosocial outcomes after treatment. Methods: A prospective cohort of women with unilateral stage I-III breast cancer were recruited at University Health Network in Toronto, Canada between 2014-2017. Validated questionnaires (BREAST-Q, Impact of Event, Hospital Anxiety & Depression Scales) were completed pre-operatively, and 6 and 12 months after surgery. Change in psychosocial scores over time by surgical procedure was assessed using linear mixed models, controlling for age, pathologic stage, hormone (HR) and HER2 receptor, and treatments. Predictors of psychosocial outcomes at 12 months were assessed using multivariable linear regression models. P values <.05 were significant. Results: 413 women underwent unilateral lumpectomy (48%), unilateral mastectomy (36%) and bilateral mastectomy (16%). Pathologic stage were: 18 ypT0/Tis (4%), 201 stage I (49%), 136 stage II (33%) and 58 stage III (14%). Receptor profiles were as follows: 277 HR+/HER2- (68%), 59 HR+/HER2+ (14%), 31 HR-/HER2+ (8%) and 39 HR-/HER2- (10%). Over time, women having unilateral lumpectomy had the highest scores of breast satisfaction ( P<.01), psychosocial ( P<.01) and sexual ( P<.01) well-being, with no difference between unilateral versus bilateral mastectomy groups. Age was inversely related with distress ( P <.01), psychosocial ( P <.01) and physical ( P =.001) well-being. Radiotherapy was associated with worse breast satisfaction (-8.1, P<.01), psychosocial (-6.9, P<.01) and physical (-5.8, P<.01) well-being, while chemotherapy was associated with worse sexual well-being (-5.5, P=.04). Endocrine therapy was associated with worse distress (6.7, P <.01), physical (-5.2, P <.01) and sexual (-6.4, P =.03) well-being. Women with a pathologic complete response had less anxiety compared to stage I (-2.0, P=.03). Women with triple-negative disease had worse breast satisfaction (-8.0, P=.03), distress (8.0, P =.01), anxiety (2.4, P <.01) and psychosocial (-7.5, P =.047) well-being than HR+/HER2- disease. In our regression model at 12 months, surgical procedure was a significant predictor of breast satisfaction ( P <.01), psychosocial ( P<.01), physical ( P<.01) and sexual ( P<.01) well-being. HER2 positivity predicted worse satisfaction ( P=.045), psychosocial ( P =.047), physical ( P =.02) and sexual ( P =.01) well-being. Income level ( P=.01) predicted breast satisfaction and physical well-being. Ethnicity (P <.01) and education level (P =.04) predicted distress scores. Conclusions: Psychosocial functioning after breast cancer is influenced by an interplay between patient, tumour and treatment factors. Delineating these influences identifies potentially modifiable factors with de-escalation therapy and enhancing psychosocial support.

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)0,004
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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