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Enregistrement W4205818768 · doi:10.3390/curroncol29020039

Appropriateness and Economic Analysis of Conventional Circulating Biomarkers Assessment in Early Breast Cancer: A Real-World Experience from the E.Pic.A Study

2022· article· en· W4205818768 sur OpenAlexvenueno aff
Roberta Maltoni, William Balzi, Tania Rossi, Francesco� Fabbri, Sara Bravaccini, Maria Teresa Montella, Ilaria Massa, Lucia Bertoni, Fabio Falcini, Mattia Altini

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerBiomarkerAsymptomaticStage (stratigraphy)CancerCirculating tumor cellInternal medicineOncologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The risk of relapse for early breast cancer (BC) patients persists even after decades and to date, no specific and sensitive effective circulating biomarker for recurrence prediction has been identified yet. The international guidelines do not recommend the assessment of the serum tumor markers CEA and CA15-3 in the follow-up of asymptomatic early BC patients. In our institute, IRCCS Istituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori (IRST) "Dino Amadori", as part of the E.Pic.A study, which was designed to assess the economic appropriateness of integrated care pathways in early BC, the use of CEA and CA15-3 as circulating tumor biomarkers in early BC patients was evaluated in 1502 patients one year after surgery, from 2015 to 2018, with an overall expense of EUR 51,764. A total of EUR 47,780 (92%) was used for execution of circulating tumor markers in early BC patients with stage 0, I and II tumors, neglecting the current guidelines and considered inappropriate by our professional board. We found that no patients with stage I BC experienced relapse in the 365 days after surgery, and in any case examination of the circulating markers CEA and CA15-3 was considered crucial for diagnosis of relapse. Our findings suggest that this inadequacy is a low-value area, supporting the reallocation of economic resources for interventions of a higher value for patients.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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