Preliminary Efficacy/Feasibility Study of a Breast Cancer-Related Lymphedema Prospective Screening and Early Intervention Program at the Dana-Farber Brigham Cancer Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer-related lymphedema (BCRL) is a common and debilitating treatment-related adverse event that can profoundly impact quality of life and financial well-being. Although prospective surveillance and early intervention for BCRL have been shown to reduce the incidence and severity of this chronic condition, diagnostic accuracy of screening, programmatic utilization and efficacy vary widely. We describe the protocol for the BCRL Prospective Surveillance Model (PSM) and Early Intervention Program at the Dana-Farber Brigham Cancer Center that aims to address these issues by augmenting arm measurements (standard of care) with use of patient-reported outcome metrics (PROMs). Methods: Women with newly diagnosed stage I-III breast cancer at high risk for developing BCRL based on tumor and treatment characteristics are eligible for inclusion in our PSM care pathway, which uses both the Breast Cancer and Lymphedema Symptom Experience Index PROMs and arm measurements for screening. Screening begins prior to the initiation of neoadjuvant therapy and continues at regular intervals postoperatively. A positive screen, defined as new patient-reported arm swelling/heaviness and/or relative volume change (RVC) ≥ 5% in the affected limb, triggers consideration for multidisciplinary early intervention. Analysis: The BCRL detection rate will be compared to years previous to protocol development. PSM feasibility will be determined according to the Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, and Maintenance (RE-AIM) framework. Efficacy of the PSM will be gauged by comparing change in patient-reported outcomes of interest and arm volume measurement pre and post early intervention. Feasibility will be determined by calculating the percentage of PSM-eligible individuals who complete all PSM activities in a 1-year span. Characteristics of participants versus non-participants in the target population will be compared. Furthermore, 1:1 semi-structured interviews with enrolled patients will be performed to understand facilitators and barriers to implementation. Conclusions: The findings from this study will be used to develop a standardized approach to PSM and early intervention that can be adapted to both resource-modest and resource-abundant healthcare infrastructures.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».