Reproductive Outcomes in Young Breast Cancer Survivors Treated (15–39) in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a population-based, retrospective, matched-cohort study to examine the impact of breast cancer diagnosis and treatment on fertility outcomes. Relative risks of infertility, childbirth, premature ovarian insufficiency (POI; age < 40) and early menopause (age < 45) were calculated using modified Poisson regression. Our primary cohort included young women (15-39) with early stage BC diagnosed 1995-2014. Five cancer-free patients were matched to each BC patient by birth year and census subdivision. The BC cohort was further divided by treatment with chemotherapy vs. no chemotherapy treatment. 3903 BC patients and 19,515 cancer-free women. BC patients treated with chemotherapy were at increased risk of infertility (RR 1.81; 95% CI 1.60-2.04), and POI (RR 6.25; 95% CI 5.15-7.58) and decreased childbirth (RR 0.85; 95% CI 0.75-0.96), compared to women without cancer. BC patients who did not receive chemotherapy were also at increased risk of infertility (RR 1.80 95% CI 1.48-2.18) and POI (RR 2.12 95% CI 1.37-3.28). All young BC survivors face an increased risk of diagnosed infertility and POI relative to women without cancer, independent of chemotherapy. These results emphasize the importance of pre-treatment fertility counselling for young women diagnosed with BC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».