Timely access to risk-reducing bilateral mastectomy: a systematic review of uptake, predictors, surgical waiting times and barriers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Women with genetic mutations predisposing them to breast cancer have a much higher risk of young-onset aggressive breast cancer than the average population. Risk-reducing bilateral mastectomy (RRBM) greatly reduces this risk. However, women who decide on RRBM are often faced with delays in accessing surgery. Primary objectives: To document international data on uptake and predictors of RRBM, and time between identification of high-risk status and RRBM. Secondary objective: To explore barriers to timely surgery. Methods: MEDLINE, EMBASE, Scopus and PsycINFO were systematically searched for articles published between 1996 and 2024. Eligible abstracts (n = 433) were exported to an EndNote library for review. Discordance between reviewers was resolved by consensus. Ethics approval was not required for this systematic review of secondary data. Results: Nineteen articles underwent full-text review with 12 meeting the selection criteria, comprising 9851 breast cancer unaffected, high-risk women. All were observational cohort studies, comprising data audit/review over varying periods of time. Three studies were based in England, two in the USA and two in France, with one each from North America and Europe combined, Slovenia, Canada, Denmark and the Czech Republic. Four of the 12 studies were fully prospective, with one using both retrospective and prospective data collection. Uptake of RRBM ranged from 3.6 per cent (France) to 50 per cent (Denmark), and time to RRBM ranged from five months (USA) to 92 months (Denmark). Predictors of RRBM uptake are described and barriers to timely access included planned delay strategies and clinician attitudes. Discussion: Results showed wide variation in median waiting times, partly reflecting cultural differences. Pre-genetic testing treatment intentions were generally followed. Denmark had both the highest uptake and longest median time to RRBM, suggesting timing of surgery was not hindered by resource limitations. Conclusion: Reliable data about time between decision-making and surgery is lacking and could be improved with prospective national public databases.
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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 | 0,013 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».