Predictors of Pain Reduction in Trials of Interventions for Aromatase Inhibitor–Associated Musculoskeletal Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Almost one-half of aromatase inhibitor (AI)–treated breast cancer patients experience AI-associated musculoskeletal symptoms (AIMSS); 20%-30% discontinue treatment because of severe symptoms. We hypothesized that we could identify predictors of pain reduction in AIMSS intervention trials by combining data from previously conducted trials. Methods We pooled patient-level data from 3 randomized trials testing interventions (omega-3 fatty acids, acupuncture, and duloxetine) for AIMSS that had similar eligibility criteria and the same patient-reported outcome measures. Only patients with a baseline Brief Pain Inventory average pain score of at least 4 of 10 were included. The primary outcome examined was 2-point reduction in average pain from baseline to week 12. Variable cut-point selection and logistic regression were used. Risk models were built by summing the number of factors statistically significantly associated with pain reduction. Analyses were stratified by study and adjusted for treatment arm. Results For the 583 analyzed patients, the 4 factors statistically significantly associated with pain reduction were Functional Assessment of Cancer Therapy Functional Well-Being greater than 24 and Physical Well-Being greater than 14 (higher scores reflect better function), and Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index less than 50 and Modified Score for the Assessment and Quantification of Chronic Rheumatoid Affections of the Hands less than 33 (lower scores reflect less pain). Patients with all 4 factors were greater than 6 times more likely to experience at least a 2-point pain reduction (odds ratio = 6.37, 95% confidence interval = 2.31 to 17.53, 2-sided P < .001); similar results were found for secondary 30% and 50% pain reduction endpoints. Conclusions Patients with AIMSS who have lower symptom and functional distress at study entry on AIMSS intervention trials are more likely to experience meaningful pain reduction. Baseline symptom and functional status should be considered as stratification factors in future interventional trials.
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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 | 0,083 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».