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Enregistrement W4391481140 · doi:10.1016/j.eclinm.2024.102441

Multinational Association of Supportive Care in Cancer (MASCC) clinical practice guidance for the prevention of breast cancer-related arm lymphoedema (BCRAL): international Delphi consensus-based recommendations

2024· article· en· W4391481140 sur OpenAlexaff
Henry C.Y. Wong, Matthew P. Wallen, Adrian Wai Chan, Narayanee Dick, Pierluigi Bonomo, Monique Bareham, Julie Ryan Wolf, Corina van den Hurk, Margaret I. Fitch, Edward Kai‐Hua Chow, Raymond J. Chan, Muna Alkhaifi, Belen Alonso Alvarez, Suvam Banerjee, Kira Bloomquist, Pınar Borman, Yolande Borthwick, Dominic C.W. Chan, Sze Man Chan, Yolanda Chan, Ngan Sum Jean Cheng, J. Isabelle Choi, Yin Ping Choy, Kimberly S. Corbin, Elizabeth S. Dylke, Pamela V. Hammond, Satoshi Hirakawa, Kimiko Hirata, Shing Fung Lee, Marianne Ingerslev Holt, Peter A.S. Johnstone, Yuichiro Kikawa, Deborah Walker, Haruru Kotani, Carol Kwok, Jessica Lai, Mei Ying Lim, Michael Lock, Brittany Lorden, Page Mack, Stefano Magno, Icro Meattini, Gustavo Nader Marta, Margaret L. McNeely, Tammy E. Mondry, Luís López-Montoya, Mami Ogita, Misato Osaka, Stephanie Phan, Philip Poortmans, Bolette Skjødt Rafn, Abram Recht, Agata Rembielak, Ángela Río-González, Jolien Robijns, Naoko Sanuki, Charles B. Simone, Mateusz Spałek, Kaori Tane, Luiz Felipe Nevola Teixeira, Mitsuo Terada, Mark Trombetta, Kam-Hung Wong, Katsuhide Yoshidome

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphatic System and Diseases
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilMultinational Association of Supportive Care in Cancer
Mots-clésMedicineBreast cancerPsychological interventionAxillary lymph nodesSentinel lymph nodeLymph nodeSurgeryCancerInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Developing strategies to prevent breast cancer-related arm lymphoedema (BCRAL) is a critical unmet need because there are no effective interventions to eradicate it once it reaches a chronic state. Certain strategies such as prospective surveillance programs and prophylactic lymphatic reconstruction have been reported to be effective in clinical trials. However, a large variation exists in practice based on clinician preference, organizational standards, and local resources. Methods: A two-round international Delphi consensus process was performed from February 27, 2023 to May 25, 2023 to compile opinions of 55 experts involved in the care and research of breast cancer and lymphoedema on such interventions. Findings: Axillary lymph node dissection, use of post-operative radiotherapy, relative within-arm volume increase one month after surgery, greater number of lymph nodes dissected, and high body mass index were recommended as the most important risk factors to guide selection of patients for interventions to prevent BCRAL. The panel recommended that prospective surveillance programs should be implemented to screen for and reduce risks of BCRAL where feasible and resources allow. Prophylactic compression sleeves, axillary reverse mapping and prophylactic lymphatic reconstruction should be offered for patients who are at risk for developing BCRAL as options where expertise is available and resources allow. Recommendations on axillary management in clinical T1-2, node negative breast cancer patients with 1-2 positive sentinel lymph nodes were also provided by the expert panel. Routine axillary lymph node dissection should not be offered in these patients who receive breast conservation therapy. Axillary radiation instead of axillary lymph node dissection should be considered in the same group of patients undergoing mastectomy. Interpretation: An individualised approach based on patients' preferences, risk factors for BCRAL, availability of treatment options and expertise of the healthcare team is paramount to ensure patients at risk receive preventive interventions for BCRAL, regardless of where they are receiving care. Funding: This study was not supported by any funding. RJC received investigator grant support from the Australian National Health and Medical Research Council (APP1194051).

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)0,121
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1210,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,418 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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