Opportunities in Breast Cancer Patient Care in Southeast Ontario: Evidence-based Recommendations to Implement from Cancer Diagnosis to Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in breast cancer biology and targeted treatments, surgery and early cancer detection are crucial for the best outcomes. In Ontario, the five-year breast cancer-specific mortality rates vary significantly, with Southeastern Ontario (SEO) being among the worst regions, especially in women aged 40-49. The purpose of this thesis was to determine feasible approaches to improve surgical outcomes and investigate potential clinicopathological determinants of poor survival rates in women 40-49. My first manuscript focused on assessing margin status at breast-conserving surgery (BCS) of women with breast cancer in 2016-2017 as inadequate margins (IM) often lead to reoperations and increase healthcare costs. Clinicopathological and imaging data were reviewed for all consecutive 360 patients. Statistical analysis revealed invasive cancers >20 mm, ductal carcinoma in situ, and, most importantly, the lack of a definitive presurgical diagnosis were associated with IM at BCS, which were 30.00%. My second manuscript focused on assessing clinicopathological, imaging, and genetic data collected for 395 patients aged 40-49 from 2009 to 2018. The hereditary cancer rate was within the previously reported range (8.10%), but metastatic rates were high (20.51%) regardless of genetic status and completion of intensive treatment. Moreover, my study showed that 88.35% of patients were symptomatic and only 4.56% had undergone annual screening. Cox analysis demonstrated that cancer dimension >20 mm was the strongest predictor of metastasis. Altogether, my research reveals the importance of a definitive presurgical diagnosis, which can be achieved with biopsy, and underscores the impact of early cancer detection through screening as cancer size is a major factor in both IM at BCS and high metastatic rates. Therefore, I propose practical, evidence-based approaches to improve breast cancer patient outcomes not only in SEO, but also in other regions that face similar challenges.
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 | 0,020 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».