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Enregistrement W4322772091 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p2-02-05

Abstract P2-02-05: Patterns of adjuvant bone modifying agent use in patients with early-stage breast cancer in the United States

2023· article· en· W4322772091 sur OpenAlexaboutno aff
Nicole Odzer, Rachel Jaber Chehayeb, Maryam B. Lustberg, Cary P. Gross, Julia Foldi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDenosumabBreast cancerCancerStage (stratigraphy)Internal medicineLogistic regressionAdjuvantOncologyCohortRetrospective cohort studyAdjuvant therapyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The bone modifying agents (BMAs), bisphosphonates, reduce risk of cancer recurrence after diagnosis of early-stage breast cancer (EBC), particularly in postmenopausal women, while another BMA, denosumab, has not been shown to improve EBC outcomes. The 2017 American Society of Clinical Oncology (ASCO) and Cancer Care Ontario (CCO) clinical guidelines recommended consideration of adjuvant bisphosphonates for postmenopausal women with EBC who are candidates for adjuvant systemic therapy. Despite this, small survey-based studies suggest that their prescribing is variable. The goal of this study was to evaluate prescribing of adjuvant BMAs in the United States before and after publication of the 2017 ASCO/CCO guidelines (ACGD). Methods: This retrospective cohort study used the nationwide Flatiron Health electronic health record (EHR)-derived de-identified database and included 11,740 patients diagnosed with stage I-III breast cancer from 2012 to 2019. We analyzed data on use of BMAs (bisphosphonates or denosumab) in the adjuvant setting, defined as receiving first dose of BMA within 24 months of breast cancer diagnosis and before diagnosis of metastatic disease. Any episodes of BMA use after a metastatic recurrence were excluded. We used Chi-squared test to compare the proportion of patients receiving adjuvant BMAs pre- and post-ACGD. We used univariable and multivariable logistic regression analyses with list-wise missing value deletions to identify predictors of adjuvant BMA prescribing. Results: Of 11,740 patients, 7,391 were diagnosed pre-ACGD and 4,349 post-ACGD. Of the pre-ACGD patients, 545 (7.4%) patients received adjuvant BMAs, and of the post-ACGD patients, 390 (9.0%) patients received adjuvant BMAs. Patients diagnosed post-ACGD were more likely to receive adjuvant BMAs compared with patients diagnosed pre-ACGD (OR 1.23; 95% confidence interval (CI) 1.08-1.42; p=0.002). Of patients age ≥ 50 (n=9,654), 522 of 6,027 (8.7%) and 360 of 3,627 (9.9%) received adjuvant BMAs pre- and post-ACGD, respectively (OR 1.146; 95% CI 0.996-1.319; p=0.0572). In multivariable analysis, age ≥ 50 years at diagnosis, post-menopausal status, having T2 or higher stage at diagnosis, adjuvant endocrine therapy, and coexisting bone loss diagnosis were significantly associated with receipt of adjuvant BMAs (Table 1). Of the 935 patients who received adjuvant BMAs, 615 (65.8%) had denosumab only, 305 (32.6%) had a bisphosphonate only, and 13 (1.4%) received both a bisphosphonate and denosumab during the course of adjuvant treatment. Two patients received an adjuvant BMA as part of a clinical trial. Conclusions: Adjuvant BMA prescribing in our cohort was overall low; there was a modest increase in uptake in patients with EBC diagnosed after the publication of the 2017 ACGD. Older age, higher T stage, endocrine therapy, and coexisting bone loss diagnoses were significantly associated with receipt of adjuvant BMAs. Despite the recommendations for bisphosphonates in the adjuvant setting in EBC, the majority of patients received denosumab only. Considering these findings, further research is required to determine barriers to BMA prescribing and factors that influence physician and patient decisions. There continues to be a need for improved implementation and dissemination of recent guidelines, including the updated 2021 ASCO/CCO recommendations which continue to endorse bisphosphonate use in the adjuvant setting. Table 1: Univariable and multivariable logistic regression analyses to identify predictors of receiving adjuvant BMAs sabs Citation Format: Nicole Odzer, Rachel Jaber Chehayeb, Maryam Lustberg, Cary P. Gross, Julia Foldi. Patterns of adjuvant bone modifying agent use in patients with early-stage breast cancer in the United States [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P2-02-05.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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