Predicting Effective Adaptation to Breast Cancer to Help Women BOUNCE Back: Protocol for a Multicenter Clinical Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the continued progress of medicine, dealing with breast cancer is becoming a major socioeconomic challenge, particularly due to its increasing incidence. The ability to better manage and adapt to the entire care process depends not only on the type of cancer but also on the patient's sociodemographic and psychological characteristics as well as on the social environment in which a person lives and interacts. Therefore, it is important to understand which factors may contribute to successful adaptation to breast cancer. To our knowledge, no studies have been performed on the combination effect of multiple psychological, biological, and functional variables in predicting the patient's ability to bounce back from a stressful life event, such as a breast cancer diagnosis. Here we describe the study protocol of a multicenter clinical study entitled "Predicting Effective Adaptation to Breast Cancer to Help Women to BOUNCE Back" or, in short, BOUNCE. OBJECTIVE: The aim of the study is to build a quantitative mathematical model of factors associated with the capacity for optimal adjustment to cancer and to study resilience through the cancer continuum in a population of patients with breast cancer. METHODS: A total of 660 women with breast cancer will be recruited from five European cancer centers in Italy, Finland, Israel, and Portugal. Biomedical and psychosocial variables will be collected using the Noona Healthcare platform. Psychosocial, sociodemographic, lifestyle, and clinical variables will be measured every 3 months, starting from presurgery assessment (ie, baseline) to 18 months after surgery. Temporal data mining, time-series prediction, sequence classification methods, clustering time-series data, and temporal association rules will be used to develop the predictive model. RESULTS: The recruitment process stared in January 2019 and ended in November 2021. Preliminary results have been published in a scientific journal and are available for consultation on the BOUNCE project website. Data analysis and dissemination of the study results will be performed in 2022. CONCLUSIONS: This study will develop a predictive model that is able to describe individual resilience and identify different resilience trajectories along the care process. The results will allow the implementation of tailored interventions according to patients' needs, supported by eHealth technologies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05095675; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05095675. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/34564.
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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 | 0,034 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,006 |
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 ».