Abstract 5523: Impact of COVID-19 on longitudinal breast cancer research studies involving TNBC patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Triple-negative breast cancer (TNBC) accounts for ~15% of breast cancer diagnoses but is linked to worse outcomes and comprises a disproportionate number of breast cancer deaths. The TNBC pilot study is a prospective longitudinal study to provide a critical resource for understanding TNBC disease. However, the pandemic impacted the collection of samples. Objective To highlight the impacts of COVID-19 on this longitudinal cancer translational research study including the patient's perspective and to develop recommendations to avoid future disruptions. Methods 389 participants were enrolled in the prospective longitudinal cohort, which collected serial blood samples for up to 5 years. Due to the pandemic, research was curtailed for 6 months due to concerns about patient safety, halting the collection of blood samples. Missed samples and data gaps were documented. To complement this, we initiated a survey capturing the patient perspective on their experience of the study disruption due to COVID. Results 217 enrolled participants missed a blood draw or had a collection outside the study window. 158 patients missed 1 time-point collection, and 59 patients missed ≥ 2 collections. Of the 217 participants who missed a collection, 6 disease recurrence diagnoses and 3 deaths occurred during research curtailment. The collection of survey responses from participants is ongoing and will be presented at the AACR Annual Meeting. Conclusion Missed samples resulted in irreplaceable data gaps critical to monitoring patient outcomes, and reduced cohort sampling during the pandemic. Our current knowledge of the risks suggests that with proper informed consent, collections could have continued. To mitigate disruption in future clinical studies, clear plans should be part of study design to provide continuity. The participants’ experience to be reported will also help researchers understand their issues and help develop policies. Missed collections and clinical events during COVID-19 research curtailment Number of patients Total with missed or late blood draws 217 Missed 1 collection 158 Missed ≥ 2 collections 59 Diagnosed with disease recurrence 6 Deaths 3 Citation Format: Cherie Bates, Esther Kong, Elena Zaikova, Samuel Aparicio, Karen Gelmon. Impact of COVID-19 on longitudinal breast cancer research studies involving TNBC patients. [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 5523.
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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 | 0,295 | 0,500 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».