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Enregistrement W4200599632 · doi:10.3390/curroncol29010001

Management Strategies for Older Patients with Low-Risk Early-Stage Breast Cancer: A Physician Survey

2021· article· en· W4200599632 sur OpenAlexaffvenueabout
Mashari Alzahrani, Mark Clemons, Lynn Chang, Lisa Vendermeer, Angel Arnaout, Gail Larocque, Katherine Cole, Tina Hsu, Deanna Saunders, Marie-France Savard

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLumpectomyBreast cancerInternal medicineRadiation therapyQuality of life (healthcare)Stage (stratigraphy)DiseaseCancerOncologyMastectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When managing older patients with lower-risk hormone-receptor-positive (HR+), HER2 negative (HER2-) early-stage breast cancer (EBC), the harms and benefits of adjuvant therapies should be taken into consideration. A survey was conducted among Canadian oncologists on the definitions of "low risk" and "older", practice patterns, and future trial designs. We contacted 254 physicians and 21% completed the survey (50/242). Most respondents (68%, 34/50) agreed with the definition of "low risk" HR+/HER2- EBC being node-negative and either: ≤3 cm and low histological grade, ≤2 cm and intermediate grade, or ≤1 cm and high grade. The most popular chronological and biological age definition for older patients was ≥70 (45%, 22/49; 45% 21/47). In patients ≥ 70 with low risk EBC, most radiation and medical oncologists would recommend post-lumpectomy radiotherapy (RT) and endocrine therapy (ET). Seventy-eight percent (38/49) felt that trials are needed to evaluate RT and ET's role in patients ≥ 70. The favored design was ET alone, vs. RT plus ET (39%, 15/38). The preferred primary and secondary endpoints were disease-free survival and quality of life, respectively. Although oncologists recommended both RT and ET, there is interest in performing de-escalation trials in patients ≥ 70.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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