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Enregistrement W3184860510 · doi:10.2196/27073

Suggested Modifications to the Management of Patients With Breast Cancer During the COVID-19 Pandemic: Web-Based Survey Study

2021· article· en· W3184860510 sur OpenAlexvenueno aff
Shereef Elsamany, Mohamed Elbaiomy, Ahmed A. Zeeneldin, Emad Tashkandi, Fayza Hassanin, Nafisa Abdelhafeez, Humaid O. Al‐Shamsi, Nedal Bukhari, Omima Elemam

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerRadiation therapyCancerDiseaseInternal medicineOncologyHormonal therapyMetastatic breast cancerPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Management of patients with cancer in the current era of the COVID-19 pandemic poses a significant challenge to health care systems. Breast cancer is the most common cancer internationally. Breast cancer is a disease that involves surgery, chemotherapy, hormonal therapy, targeted therapy, radiotherapy, and, more recently, immunotherapy in its management plan. The immune system requires months to recover from these medications, and this condition is even worse in patients with metastatic breast cancer who need ongoing treatment with these drugs. Some of these drugs, such as inhibitors of cyclin-dependent kinases 4 and 6, can cause rare but life-threating lung inflammation. Patients with breast cancer who have metastatic disease to the lungs can experience deterioration of disease symptoms with COVID-19 infection. Oncologists treating patients with breast cancer are facing a difficult situation regarding treatment choice. The impact that COVID-19 has had on breast cancer care is unknown, including how to provide the best care possible without compromising patient and community safety. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore the views of oncologists regarding the management of patients with breast cancer during the COVID-19 pandemic. METHODS: A web-based SurveyMonkey questionnaire was submitted to licensed oncologists involved in breast cancer management in Saudi Arabia, Egypt, and United Arab Emirates. The survey focused on characteristics of the participants, infection risk among patients with cancer, and possible treatment modifications related to different types of breast cancer. RESULTS: The survey was completed by 82 participants. For early hormone receptor (HR)-positive, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-negative breast cancer, 61 of the 82 participants (74%) supported using neoadjuvant hormonal therapy in selected patients, and 58% (48/82) preferred giving 6 over 8 cycles of adjuvant chemotherapy when indicated. Only 43% (35/82) preferred inhibitors of cyclin-dependent kinases 4 and 6 with hormonal therapy as the first-line treatment in all patients with metastatic HR-positive disease. A total of 55 of the 82 participants (67%) supported using adjuvant trastuzumab for 6 instead of 12 months in selected patients with HER2-positive breast cancer. For metastatic HER2-positive, HR-positive breast cancer, 80% of participants (66/82) supported the use of hormonal therapy with dual anti-HER2 blockade in selected patients. The preferred choice of first-line treatment in metastatic triple negative patients with BRCA mutation and programmed cell death 1 ligand 1 (PD-L1) <1% was poly(adenosine diphosphate-ribose) polymerase inhibitor according to 41% (34/82) of the participants, and atezolizumab with nab-paclitaxel was preferred for PD-L1 >1% according to 71% (58/82) of the participants. CONCLUSIONS: Several modifications in breast cancer management were supported by the survey participants. These modifications need to be discussed on a local basis, taking into account the local infrastructure and available resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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