Causal Inference in Adjuvant Endocrine Therapy for Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Adjuvant endocrine therapy (AET) plays a critical role in the management of estrogen receptor (ER) positive breast cancer. However, early discontinuation is common and may compromise treatment effectiveness. While observational data offer valuable opportunities for understanding AET patterns and effects on cancer outcomes, robust causal evidence on AET adherence and the heterogeneity of treatment response remains limited. This thesis aims to address these challenges by applying target trial emulation (TTE) study design and causal inference methods to strengthen evidence derived from real-world observational data. Chapter 2 systematically reviews the implementation of TTE in the literature. A scoping review of 96 original studies revealed a rapid rise in TTE applications since 2018 across diseases such as cancer, cardiovascular, and infectious diseases. However, only about half of the studies clearly specified all three foundational components of TTE—time zero, treatment assignment, and comparison strategy—raising concerns about methodological rigor. The review also highlighted key limitations such as residual confounding and lack of generalizability, underscoring the need for improved guidance and evaluation tools. This work provides a foundation for the application of TTE in Chapter 3. Chapter 3 applies the TTE study design to estimate the causal effect of early AET discontinuation on survival among post-menopausal women with non-metastatic ER positive breast cancer using population-based data from the Alberta Cancer Registry and electronic health records. Among 6,823 eligible patients diagnosed between 2010 and 2015, early discontinuation was associated with significantly increased risks of overall mortality, recurrence, and breast cancer–specific death, particularly in patients with higher-stage disease. However, patients discontinuing AET between 4~5 years had similar survival experience compared to those completed five years of AET. Risk factors for early discontinuation included older age, low-stage disease, HER2-negative status, and lack of chemotherapy and radiotherapy. Chapter 4 examines the heterogeneous effects of AET on survival outcomes across varying levels of estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR) expression. A weighted pooled logistic regression model was used to estimate effect modification by ER and PR expression. TTE was implemented to support causal inference. This work aims to generate insights that may inform more personalized and effective treatment strategies. Overall, this thesis advances both the application of causal inference methods and the generation of updated real-world evidence on AET use in treating postmenopausal patients with ER positive breast cancer. It underscores the potential and limitations of deriving causal insights from observational data and contributes to a deeper understanding of AET effectiveness and opportunities for treatment personalization in this patient population.
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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 | 0,235 | 0,549 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».