Pharmacotherapy of bone metastases in breast cancer patients – an update
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bone metastases in breast cancer patients are a common clinical problem and pose a threat to the quality of life of such patients. Multiple randomized trials have demonstrated the benefit of both bisphosphonates and denosumab in reducing the incidence and delaying the onset of skeletal related events (SREs) in breast cancer patients with bone metastases. AREAS COVERED: We review the current literature on the use of bisphosphonates and denosumab along with strategies to maximize benefit and minimize risk of these agents. We also review potential future targets. EXPERT OPINION: Despite the potent osteoclast inhibiting effects of the bone-targeted agents in current clinical use, we have likely maximized their ability to inhibit SREs and must in turn focus on minimizing their potential toxicity. The future will likely involve more novel treatment strategies as well as the development of new agents. The current 'one size fits all' approach for the management of breast cancer bone metastases will be replaced by 'tailored' treatment for each individual patient as we usher in the era of 'personalized medicine.' In addition, new bone-targeted agents (e.g., sclerostin inhibitors) and combinations will continue to be explored, as will the evaluation of the bone-targeting properties of more conventional non-osteoclast targeting therapies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».