YI6 MS outcomes in breast cancer survivors and the influence of chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».