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Enregistrement W4415496323 · doi:10.1136/bmjno-2025-anzan.6

YI6 MS outcomes in breast cancer survivors and the influence of chemotherapy

2025· article· W4415496323 sur OpenAlexaff
Cassie Nesbitt, Paul G. Sanfilippo, Chao Zhu, Serkan Özakbaş, Alexandre Prat, Marc Girard, Pierre Duquette, Tomáš Kalinčík, Izanne Roos, Katherine Buzzard, Olga Skibina, Matteo Foschi, Andrea Surcinelli, Cavit Boz, Jeannette Lechner-Scott, Jana Libertínová, F. Patti, Allan G. Kermode, Marzena Pedrini, William Carroll, Michael J. Barnett, Bruce Taylor, Suzanne Hodgkinson, Pamela McCombe, Stephen Reddel, Steve Vucic, Sudarshini Ramanathan, Richard Macdonell, Nevin John, Mark Slee, Anneke van der Walt, Helmut Butzkueven, Vilija Jokubaitis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerChemotherapyCancerMEDLINERadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Managing multiple sclerosis (MS) in cancer survivors is complex due to immune system interactions and the impact of treatment. Limited guidance exists on disease-modifying therapy (DMT) use during and after chemotherapy. This study examined how DMT decisions in breast cancer influence MS outcomes and whether chemotherapy itself affects MS disease activity.Methods Data were obtained from the MSBase registry, including 172 individuals with MS and breast cancer who received chemotherapy, and 229 for whom chemotherapy data were not available. Survival analyses assessed time to first relapse and confirmed disability progression (CDP) after cancer diagnosis, with DMT modelled as a time-varying covariate. Propensity score matching compared outcomes between those who received cancer chemotherapy adjuvant to their MS treatment and matched controls receiving standard MS treatment alone.Results Post-chemotherapy MS management varied, with most clinicians de-escalating or withholding DMTs. Older age was associated with lower relapse risk (HR = 0.90, 95% CI: 0.93–0.97, p = 0.001). Chemotherapy had a protective effect on time to first relapse (HR 0.58, 95% robust CI: 0.37 to 0.95, p = 0.03) compared to matched controls receiving standard MS treatment. Chemotherapy was not associated with a significant effect on CDP (HR 0.68, 95% robust CI: 0.38–1.23, p=0.06).Conclusion Chemotherapy was associated with better relapse outcomes compared to standard therapy in matched controls, supporting withholding or de-escalating DMTs during cancer treatment. DMT reinitiation should be guided by individual risk assessment and may be less indicated in older individuals, who demonstrated a lower relapse risk following chemotherapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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