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Enregistrement W4379284511 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.534

Real-world impact of TAILORx on chemotherapy use and SOFT/TEXT on ovarian function suppression uptake in a population based-cohort of women 40 years and under with HR-positive, HER2-negative, axillary lymph node negative breast cancer.

2023· article· en· W4379284511 sur OpenAlexaffabout
Malek B. Hannouf, Kim Koczka, Muriel Brackstone, Sasha M. Lupichuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreBC Cancer AgencyWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineOncologyCohortGynecologyPopulationHormone therapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

534 Background: Gene expression profiling (GEP) testing is prognostic for distant recurrence risk in women with hormone receptor positive (HR+), human epidermal growth factor receptor-2 negative (HER2-), axillary lymph node negative (LN-) breast cancer (BC). The TAILORx trial generated prospective evidence demonstrating the 21-gene recurrence score (RS) is also predictive of chemotherapy (CT) benefit. The literature suggests that GEP testing reduces adjuvant CT prescription and is cost-effective. In the same era, the SOFT/TEXT trials demonstrated disease-free survival benefit for the addition of ovarian function suppression (OFS) to endocrine therapy in premenopausal women. Real-world uptake and impact of these advances in the management of HR+, HER2-, LN- BC in young women may be limited due to complex reasons. This retrospective study evaluated GEP and CT use post TAILORx and OFS use post SOFT/TEXT in women 40 years old or younger diagnosed with HR+, HER2-, LN BC from 2011 to 2020 in Alberta, Canada. Methods: Clinical variables were retrieved from the Alberta Health Services Cancer Care Breast Data Mart and through review of the electronic medical record. GEP testing and CT use were compared between 3 cohorts of women defined by diagnosis: pre RS funding/pre TAILORx (before April 2014), post RS funding/pre TAILORx (April 2014-May 2018), post TAILORx (June 2018 and beyond). OFS use was compared between 2 cohorts of women defined by diagnosis pre- and post SOFT/TEXT (May 2015). In subgroup analyses, we compared CT use by GEP status and RS category and OFS use by CT status. Results: Among the 291 women identified, GEP testing increased by 37% post GEP funding (pre 2% vs. post 39%; P = < .0001) and by additional 15% post TAILORx (pre 39% vs. post 54%; P < .0001) whereas overall CT use declined by 15% post GEP funding (pre 85% vs. post 70%; P = .01) and by additional 16% post TAILORx (pre 70% vs. post 54%; P = .01). Although not significant, OFS use increased by 8% post SOFT/TEXT (pre 13% vs. post 21%; P = .08). In subgroup analyses, post TAILORx was associated with a significant reduction in CT use of 19.5% in non-GEP tested women (pre 85% vs. post 65% P = .01) and non-significant increase in CT use of 6% in RS tested women (pre 40% vs. post 46%; P = .61) mainly driven by high mid range RS 21-25 and lower high range RS 26-30. There was no significant change in OFS use in non-CT treated women post SOFT/TEXT (Pre 5.3% vs. Post 8%, P = .68) whereas OFS use increased by 15% in women treated with CT post SOFT/TEXT (pre 15% vs. post 30%; P = .01). Conclusions: Public GEP funding and TAILORx led to widespread adoption of GEP and real-world decline in CT use in women 40 years of age or younger diagnosed with HR+, HER2-, LN- BC in Alberta. SOFT/TEXT led to real-world incline in OFS use in those treated with CT but adoption remained suboptimal.

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)0,003
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 enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,340 · 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'admission2
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