Will COVID-19 directives to reduce regularly scheduled physical examinations affect recurrence detection in patients with early breast cancer?
Notice bibliographique
Résumé
1532 Background: The COVID-19 pandemic has significantly reduced routinely scheduled in person assessment and examination of early breast cancer patients (EBC). To assess if this is likely to impact the detection of recurrent disease, we reviewed recurrence patterns of EBC patients enrolled in a survivorship program that adheres to ASCO guidelines. Methods: Charts of EBC patients transferred through a single center Wellness Beyond Cancer Program (WBCP) and who subsequently had a breast cancer recurrence between February 1, 2013 and January 1, 2019 were reviewed. Patient, tumor and treatment characteristics were evaluated. Results: Of 206 patients eligible for the current study, 41 patients had ipsilateral breast recurrences (19.9%), 135 had distant recurrences (65.5%) and 30 had contralateral new breast cancers (14.6%). Ipsilateral breast recurrences were detected by the patient in 53.7% (22/41) and by routine imaging in 41.5% (17/21). The majority of distant recurrences (125/135, 92.6%) were detected via patient-reported symptoms. Contralateral breast primaries were detected by patients 16.7% (5/30) or by routine imaging (83.3%, 25/30). Only 2/206 (1.14%) recurrences/new primaries were detected by healthcare providers at routinely scheduled follow-up visits. There was a statistical difference in recurrence detection between image detected vs. self-detected in the following factors: grade 3 (26.5% vs 51%, p < 0.007), triple negative breast cancer (3.9% vs. 15.1%, p = 0.03), HER2 disease (18.4% vs. 9.8%, p = 0.04). Conclusions: Despite following ASCO follow-up guidelines for routinely scheduled follow-up appointments with physical examination, healthcare providers rarely detect recurrence disease. While reduced in person visits may affect other aspects of follow-up (e.g., toxicity management), it appears unlikely, provided patients attend regular screening tests, that reduced in-person follow-up is associated with worse breast cancer-related outcomes during the COVID-19 pandemic. [Table: see text]
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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 | 0,010 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».