Evaluating the Necessity and Impact of Cardiac Imaging on Breast Cancer Care in Northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Breast cancer affects over 25,000 women annually in Canada and has seen improved survival rates due to advances in screening and treatment. However, cardiotoxic therapies including anthracyclines and trastuzumab have made cardiovascular disease a leading cause of death among survivors. Baseline left ventricular ejection fraction is a reliable predictor of heart failure, and various guidelines recommend pretreatment cardiac imaging; however, its utility is largely based on expert opinion. METHODS: This retrospective cohort study analyzed 93 breast cancer patients treated at a single cancer centre in Northwestern Ontario between 2012 and 2017 to determine the yield (defined as imaging leading to clinically actionable changes in care) of imaging. RESULTS: = 30, mean age = 59.37 ± 10.91). Due to the very small sample size in cohort A, findings are presented for qualitative insight only. Cohort B had the highest imaging yield (13.33%), while cohorts A and C showed lower yields (7.14% and 4.17%) with more frequent imaging. Predictors of higher yield varied, with cohort B identifying the most, including diabetes and coronary artery disease. CONCLUSIONS: These findings underscore the need for targeted cardiac imaging to optimize resource allocation and patient outcomes, particularly in resource-limited settings such as Northwestern Ontario. Subsequent investigations should seek to stratify proactive versus reactive interventions, evaluate outcomes, refine imaging guidelines, and gather more data on patients receiving trastuzumab.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».