Capturing longer term surgical outcome measures as part of routine care of breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The transition away from routine clinical follow up after breast cancer towards imaging surveillance and patient-initiated contact limits opportunities for patients and doctors to communicate about the long-term effects of treatment. The ABS oncoplastic guidelines (2021) recommend that post-operative 2D images and patient-reported outcomes (PROMs) are routinely collected but give no guidance as to how best to implement this. METHODS: From December 2019 until March 2024, women due for their year 3 or 5 surveillance mammogram at The Royal Marsden Sutton site were invited to complete a BREAST-Q questionnaire and attend medical photography. Panel assessment of photographs was undertaken. Results were presented to the oncoplastic MDT, including summary PROMs and illustrative case presentations. Free-text comments were shared with the relevant teams. Associations between demographic or clinic-pathological factors and uptake were investigated. RESULTS: Of the 1211 women invited, 246 patients (20.3 %) completed BREAST-Q questionnaires, 182 (15.0 %) attended for medical photography and 114 (9.4 %) completed both. Uptake was not associated with age, ethnicity or surgical factors but patients with higher BMI were less likely to respond to the questionnaire. Patients who had undergone complex oncoplastic procedures were more likely to respond than those who had simple procedures. Patient-reported outcome results were in line with the published literature. CONCLUSION: Reviewing images with their paired PROMs and discussing free-text feedback was instructive for the team. Work is needed to identify barriers to patient participation and improve uptake to be representative of the overall patient population. Quantifying appearance in photographs would help summarise aesthetic outcome data.
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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 ».