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Enregistrement W4322774777 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs22-p3-03-09

Abstract P3-03-09: Assessment of Breast Cancer Chemotherapy Dose Reduction in an Integrated Healthcare Delivery System

2023· article· en· W4322774777 sur OpenAlexaff
Elizabeth D. Kantor, Kelli O’Connell, Isaac J. Ergas, Emily Valice, Janise M. Roh, Jenna Bhimani, Narre Heon, Jennifer J. Griggs, Jean Lee, Erin J. Aiello Bowles, Donna R. Rivera, Tatjana Kolevska, Elisa V. Bandera, Lawrence H. Kushi

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingBreast cancerBody surface areaCancerChemotherapyRegimenCyclophosphamideOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Most cytotoxic drugs are dosed according to body surface area (BSA), yet not all patients receive the full BSA-determined dose. Prior work suggests that dose reduction may occur more frequently in obese patients, likely due to concern about inducing toxicity at high doses. Other factors, such as race/ethnicity, have been suggested to be associated with dosing, yet the factors associated with dose reduction remain poorly understood, with little known about dosing patterns in integrated healthcare delivery systems and how such patterns have changed over time. Methods: We examined chemotherapy dosing in 452 women diagnosed with stage I-IIIA primary breast cancer at Kaiser Permanente Northern California. All study participants were a part of the Pathways Study, diagnosed between 2006-2013, and treated with the common breast cancer regimen, ACT (cyclophosphamide and doxorubicin, followed by paclitaxel). We explored the association between obesity and dose reduction, and further explored other factors in relation to dose reduction, including various sociodemographic characteristics, tumor characteristics, and comorbidities. We assessed dosing using first cycle dose proportion (< 90% expected dose) and average relative dose intensity (ARDI, a metric of dose intensity over the entire course of chemotherapy). Results: Overall, 8% of women received a dose reduction >10% in the first cycle of chemotherapy and 21.2% of patients had an ARDI < 90%. Obesity was a strong predictor of dose reduction, both in the first cycle and across all cycles. In the first cycle, 21.9% of severely obese patients (body mass index, BMI: 35+ kg/m2) were dose reduced, whereas no normal weight patients (BMI: 18.5-< 25 kg/m2) experienced a first cycle dose reduction. Across all cycles, 38.4% of severely obese women had an ARDI < 90%, as compared 12.8% of normal weight women. In logistic regression models adjusted for age, race/ethnicity, and white blood cell count, obese women had 4.1-fold higher odds of receiving a dose reduction of 10% or more over the course of chemotherapy than their normal weight counterparts (95% CI: 1.9, 8.9; p-trend: 0.006). Increasing age was positively associated with dose reduction across the course of chemotherapy, as was the presence of comorbidity. Importantly, dose reduction was less common in later calendar years. Sensitivity analyses revealed that the positive association between obesity and dosing was robust to further adjustment for these other significantly associated factors. Impact: These results offer insight on factors associated with variation in chemotherapy dosing for a common breast cancer treatment regimen. Larger studies are required to evaluate relevance of these findings to other treatment regimens. Further work will be needed to determine whether dose reductions impact breast cancer outcomes. Citation Format: Elizabeth D. Kantor, Kelli O’Connell, Isaac J. Ergas, Emily Valice, Janise M. Roh, Jenna Bhimani, Narre Heon, Jennifer J. Griggs, Jean Lee, Erin J. Bowles, Donna R. Rivera, Tatjana Kolevska, Elisa Bandera, Lawrence H. Kushi. Assessment of Breast Cancer Chemotherapy Dose Reduction in an Integrated Healthcare Delivery System [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 P3-03-09.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, 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
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