Patient Preferences for HR+/HER2− Early Breast Cancer Adjuvant Treatment: A Multicountry Discrete Choice Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: More adjuvant treatment options are becoming available for hormone receptor-positive/human epidermal growth factor receptor 2-negative (HR+/HER2-) early breast cancer (EBC) based on results of clinical trials. This study quantified the importance of different attributes of EBC adjuvant therapies to patients and the benefit-risk tradeoffs patients were willing to make. Methods: = 40). Participants (pts) made 10 choices between pairs of hypothetical treatments described by varying levels of 6 attributes. DCE data were analyzed using a correlated mixed logit model. Relative attribute importance scores captured the impact of each attribute across clinically relevant ranges. Benefit-risk tradeoffs were captured as the minimum improvements in 5-year invasive disease-free survival (iDFS) that pts would require to tolerate increases in therapy-associated adverse event (AE) risks. Results: A total of 866 patients from the USA, France, Spain, Canada, the UK, Germany, South Korea, and Australia completed the DCE (mean age: 57.7 years; 76% postmenopausal; 29% stage I disease, 55% stage II, 16% stage III). Improved 5-year iDFS (75.4-82.7% range; associated with combination regimens [CRs] vs. endocrine therapy [ET] alone) contributed the most to treatment preferences (clinically relevant relative attribute importance: 38.4%), followed by reduced risks of venous thromboembolic events (VTEs) (20.4%), neutropenia (20.3%), and diarrhea (15.0%). Treatment type + duration (3.7%) and fatigue (2.3%) were less important. Pts required the largest improvement in 5-year iDFS (3.9%) to tolerate increased risks of VTE (0.7%-2.5%) or neutropenia (5.6%-46%); willingness to accept tradeoffs depended on the AE. Preference heterogeneity was observed across subgroups, but 5-year iDFS improvement was consistently the most impactful on treatment choice in all subgroups. Conclusion: A multicountry sample of patients most valued adjuvant therapies with higher 5-year iDFS and may therefore prefer CRs over ET alone. The value of CRs depends on their specific safety profiles, and shared decision-making should consider this to select treatment options that align with individual preferences.
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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 | 0,015 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».