P262 How patients prioritize features of different potential treatment pathways in early breast cancer: a best-worst scaling study
Notice bibliographique
Résumé
Methods: The breast unit treats over 400 breast cancer patients per year.The unit treats symptomatic and screening patients, covering a wide geographical area in Southwest Wales.Data was collected over a 12/12 period.The cohort included all patients attending for mammographically-led follow up between September 2022 and September 2023.Exclusions included patients less than one year post-treatment.Duplicate data was also removed.Patient electronic records were accessed to obtain information on initial diagnoses, treatment, clinic attendance, recalls, follow-up and outcomes.Results: From the sample group of 110 patients; 4 patients (3.6%) were recalled following mammographic follow up for review.The majority of patients in the cohort were treated for either ductal carcinoma in-situ (53/110, 48.1%) or early stage invasive ductal carcinomas (53/110, 51.8%). 2 patients from the sample group had died at the time of data collection, with one of these deaths related to the original cancer.Rates of clinic attendance varied widely between patients, with 14.5% (16/110) attending clinic in addition to their mammogram follow up every year.75% (12/16) of these appointments were requested by patients, in the main for symptoms side effects from endocrine therapy.The remaining patients 25% (4/16) were recalled for further assessment following mammography, with sonography and clinical examination being normal.Conclusion(s): These results seem to support the introduction of mammogram led follow up.The findings suggest that mammogramonly reviews are acceptable to patients, with the provision of clinic assessment for individuals if needed.In addition, this practice has increased capacity for new patient clinics in the unit.Further data collection regarding patient preferences and reasons behind seeking additional clinical input would be useful in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».