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Enregistrement W4403213850 · doi:10.3390/curroncol31100448

The Impact of Neoadjuvant versus Adjuvant Chemotherapy on Survival Outcomes in Locally Advanced Breast Cancer

2024· article· en· W4403213850 sur OpenAlexafffundvenue
Farhad Ghasemi, Muriel Brackstone

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineBreast cancerOncologyChemotherapyHazard ratioInternal medicineCohortNeoadjuvant therapyCancerProportional hazards modelSurgeryConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utility of neoadjuvant chemotherapy is expanding in the treatment of breast cancer. Although individual trials have shown comparable survival between patients receiving neoadjuvant and adjuvant chemotherapy, large-scale data analyses for outcomes in patients with locally advanced breast cancer (LABC) are lacking. We conducted an individual-level statistical analysis using patients from six randomized controlled trials (RCTs) investigating survival outcomes with neoadjuvant versus adjuvant chemotherapy in breast cancer by abstracting and analyzing only the patients with LABC. Individual patient data for 779 patients with LABC were collected from six RCTs. Overall and disease-free survival rates were compared between patients receiving neoadjuvant vs. adjuvant chemotherapy with the Cox hazard model and log-rank statistics. Since chemotoxicity causing delays to surgical care is a potential drawback of neoadjuvant chemotherapy, local cohort data were then employed to assess the actual incidence of this, along with the causes behind any delays to surgery in patients receiving neoadjuvant chemotherapy. A time interval from neoadjuvant chemotherapy to surgery of >8 weeks was investigated in a local cohort of 563 patients, representing all locally treated patients receiving neoadjuvant chemotherapy between 2006 and 2019. The statistical analysis demonstrated no overall or disease-free survival differences in LABC patients receiving neoadjuvant vs. adjuvant chemotherapy (p = 0.96 and 0.74, respectively). Within our cohort, 31 (5.5%) patients treated with neoadjuvant chemotherapy experienced a delay of >8 weeks to surgery, with only 13 (2.3%) attributed to chemotherapy-related complications. Our study provides further support for the paradigm shift towards delivering chemotherapy for breast cancer patients in the neoadjuvant setting.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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