Adherence to Adjuvant Endocrine Therapy in Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adjuvant endocrine therapy (AET) reduces breast cancer recurrence and mortality of women with hormone-receptor-positive tumors, but poor adherence remains a significant problem. The aim of this study was to analyze AET side effects and their impact on adherence to treatment. METHODS: A total of 373 breast cancer patients treated with AET filled out a specific questionnaire during their follow up visits at the Breast Unit of our Centre. RESULTS: Side effects were reported by 81% of patients, 84% of those taking tamoxifen and 80% of those taking aromatase inhibitors (AIs). The most common side effect in the tamoxifen group was hot flashes (55.6%), while in the AI group it was arthralgia (60.6%). The addition of GnRH agonists to both tamoxifen and AI significantly worsened all menopausal symptoms. Overall, 12% of patients definitively discontinued AET due to side effects, 6.4% during the first 5 years and 24% during extended therapy. Patients who had previously received chemotherapy or radiotherapy reported a significantly lower discontinuation rate. CONCLUSIONS: AET side effects represent a significant problem in breast cancer survivors leading to irregular assumption and discontinuation of therapy. Adherence to AET may be improved by trustful patient-physician communication and a good-quality care network.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».