Treatment patterns in women with breast cancer and endocrine therapy-related menopausal symptoms: a cohort study from the United States, United Kingdom, and Germany
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe treatment patterns for menopausal symptoms in women taking endocrine therapy for breast cancer treatment/prevention from the United States (US), United Kingdom (UK), and Germany. METHODS: We undertook a retrospective cohort study using data from the US Market Scan Commercial Claims and Encounters Data database, and electronic health records from the UK's Clinical Practice Research Database Aurum and the German Disease Analyzer. Women aged 18-65 years with a first prescription/dispensation for endocrine therapy for breast cancer treatment or prevention (index date) from 2010 to 2022 were followed up, and the following treatment classes were evaluated: antidepressants, benzodiazepines, anticonvulsants, antihypertensives, and hormone therapy. RESULTS: Treatments were recorded in 32.7% (39,137/119,717) US women, 20.4% (8,350/40,956) UK women, and 8.3% (1,031/12,388) German women. Among these, ~80% in the US and UK, and all in Germany, received one treatment class; switches occurred in 20.5% (US) and 16.5% (UK). The most frequent initial treatment classes were antidepressants (31.7% US, 45.3% UK, 38.1% Germany); the second most frequent were benzodiazepines (30.3% US), anticonvulsants (24.3% UK), and hormone therapy (27.2% Germany). Among antidepressants, the most common were venlafaxine (US and Germany), and amitriptyline, sertraline, and citalopram (UK). Six-month continuation rates for antidepressants were 42% (US), 12% (UK), and 7% (Germany); continuation rates for other treatments were even lower. CONCLUSIONS: Continuation rates with available treatments for menopausal symptoms in women receiving endocrine therapy for breast cancer treatment/prevention are very low. This indicates a clear unmet need for safe, effective, and well-tolerated treatments in this patient population.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».