Role of Herceptin<sup>®</sup> in Primary Breast Cancer: Views from North America and Europe
Notice bibliographique
Résumé
Current therapeutic strategies for primary breast cancer aim to provide improvements in outcome with minimal toxicity to the patient. However, annual relapse rates of up to 12 to 13% during the first 10 years after treatment are seen, and although toxicity has been reduced, it remains a problem in a patient population that is largely asymptomatic. Thus, there is a clear need for more effective therapies. Amplification/overexpression of the human epidermal growth factor receptor-2 (HER2) is an early event in the development of a significant proportion of breast tumors. This abnormality has been shown to have a detrimental effect on prognosis, may predict the outcome of therapies such as tamoxifen and anthracyclines, and provides a target for the novel therapy, Herceptin. Herceptin is effective and well tolerated in the metastatic setting, making it an ideal candidate for use in adjuvant breast cancer therapy. This has led to the design of a number of trials that aim to provide conclusive evidence as rapidly as possible that Herceptin is well tolerated and effective in the adjuvant setting while also addressing the question of which regimen provides greatest benefit. This review describes these trials and explains how differences in practice between North America and Europe have influenced trial design.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».