Factors associated with the choice of surgery in breast cancer : a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with early stage breast cancer having more aggressive surgery have been reported by several studies. Some studies from US also reported that there is an increasing trend in the use of mastectomy. A study even showed that there is 150% increase in bilateral mastectomy rate using data from Surveillance, Epidemiology, and End Results registries (SEER). The increasing use of mastectomy leads to the concerns about reasons behind the decision of surgery type. The objective of this literature review is to identify the factors which would affect the choice of surgery. We will make recommendations on guideline, implementation and the use of appropriate surgery, to prevent the unnecessary mastectomy. \n \nMethods: Literature search of articles was conducted using several database including PubMed, MEDLINE and Google Scholar. The keywords used were \n“Mastectomy rate” AND “breast cancer”, “Breast surgery choice” AND "factor", “Breast conserving surgery” AND “choice”. The periods were limited to 1990-2013. \n \nResults: Of 4335 articles identified, 11 studies were found to be relevant to the review. These studies were from different countries with different sample sizes, analysis method and study designs. The rate of mastectomy was widely varied across countries. The rate was clearly lower in western countries, such as Canada, UK and US, while in Asia like Hong Kong and Turkey, the rate is much higher. All of the reviewed studies evaluated different factors, which can influence the choice of treatment. These factors can be broadly categorized as demographics, clinical data, body image and sexuality, surgeon and psychological effects. Factors about age, marital status, family history, tumor size, histological type, nodal status, body image, fears of recurrence, further treatment and dying from cancer and surgeons were included in different studies found to have significant effect on individual in decision of surgery type. \n \nConclusion: Both patient and surgeon play an important role in the selection of surgery. The evidence suggests that reducing unknown bias of surgeons and concerns from patients can help choosing the optimal surgery type. Adequate communication and information are necessary for patient in making the decision on treatment.
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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 | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».