Neoadjuvant chemotherapy in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Although neoadjuvant therapy (NAT) has become a popular approach in the systemic management of breast cancer, several important clinical questions remain unanswered. In this article, we review the literature pertaining to these questions and discuss the management strategies based on our findings. RECENT FINDINGS: Currently, the optimal duration of NAT is unclear. At this time, there is no compelling data to support the extension of traditional neoadjuvant chemotherapy regimens. In patients with triple-negative breast cancer, pathologic complete response may be prognostic and the appropriate use of neoadjuvant chemotherapy is crucial to achieve improved survival. In human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive disease, it is reasonable to consider dual blockade with trastuzumab and pertuzumab in combination with a taxane in the neoadjuvant setting. Finally, there is currently no evidence to support the use of further adjuvant chemotherapy in those patients with residual disease after NAT. SUMMARY: There remain many unanswered questions with the use of neoadjuvant chemotherapy in breast cancer, and further randomized clinical trials are needed. The results of these trials will permit the clinicians to develop 'personalized' treatment approaches, thus giving women the best chance of survival.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».