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Enregistrement W4391560088 · doi:10.23860/diss-1622

CHOOSING WISELY IN PROPHYLACTIC NEUROKININ-1 RECEPTOR ANTAGONIST USE AMONG WOMEN WITH BREAST CANCER: A RETROSPECTIVE COHORT STUDY

2023· dissertation· en· W4391560088 sur OpenAlexaboutno aff
Shweta Kamat

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineRetrospective cohort studyRadiation therapyOncologyCancerCohortInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is the second most common cancer among women in the United States (US) with 297,790 new cases expected in 2023. Survival rates for breast cancer have significantly improved over the past decade due to effective screening, diagnosis, and advancement in multimodal therapy, including surgery, radiotherapy, and chemotherapy. In the US, the treatment cost for breast cancer increased substantially from $16.5 billion in 2010 to $23.8 billion in 2020. Moreover, in the US, female breast cancer contributes to 14% of all cancer treatment costs. Unnecessary use of certain oncology services increases the cost of cancer care without improving the quality and value of cancer care. In April 2012, the American Board of Internal Medicine (ABIM) Foundation launched a national campaign, “Choosing Wisely (CW)” to reduce the use of medical services that do not improve patient’s health. CW is a clinician-led campaign that began in the US but quickly spread to Canada, Australia, Japan, and most parts of Europe. As a part of the CW campaign, the American Society of Clinical Oncology (ASCO) issued the top five measures in 2012 to identify the areas of low-value utilization to promote cost reductions. Later, on October 29, 2013, ASCO issued another set of five measures, including the one focused on chemotherapy-induced nausea vomiting (CINV) and antiemetic use stating: “Don’t give patients starting on a chemotherapy regimen that has low or moderate risk of nausea and vomiting antiemetic drugs intended for use with a regimen that has a high risk of causing nausea and vomiting”. While chemotherapy has contributed substantially to improved health outcomes, certain chemotherapy regimens are associated with severe nausea and vomiting. Antiemetic prophylaxis is an effective treatment to prevent CINV in the majority of cancer patients. The main prophylactic antiemetics classes include corticosteroids, serotonin receptor antagonists (5HT3-RAs), and Neurokinin-1 receptor antagonists (NK1-RAs). NK1-RAs are clinically efficacious as evident from the clinical trials and were thus rapidly incorporated into antiemetic guidelines for CINV prophylaxis for patients who receive high emetogenic chemotherapy. To promote the appropriate use of antiemetics, several oncology organizations worldwide have developed clinical guidelines. In the US, these antiemesis guidelines published by ASCO and the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) have categorized chemotherapy agents based on their emetogenic potential (high, moderate, or low risk). Both guidelines recommend against using NK1-RAs for low and moderate emetogenic chemotherapy regimens, particularly because these antiemetics are expensive and may not provide any additional

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,255 · 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'admission1
Résumé présentoui

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