Use of Bevacizumab as a First-Line Treatment for Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: During clinical practice, it can be challenging, given the lack of response biomarkers, to identify the patients with metastatic breast cancer (mbca) who would benefit most from the addition of bevacizumab to first-line standard chemotherapy. The aim of the present review was to summarize the relevant scientific evidence and to discuss the experience of a group of experts in using bevacizumab to treat mbca. METHODS: A panel of 17 Spanish oncology experts met to discuss the literature and their experience in the use of bevacizumab as first-line treatment for mbca. During the meeting, discussions focused on three main issues: the profile of the patients who could benefit most from bevacizumab, the optimal bevacizumab treatment duration, and the safety profile of bevacizumab. RESULTS: The subset of mbca patients who would benefit the most from the addition of bevacizumab to first-line standard chemotherapy are those with clinically defined aggressive disease. Treatment with bevacizumab should be maintained until disease progression or the appearance of unacceptable toxicity. In the mbca setting, the toxicity profile of bevacizumab is well known and can be managed in clinical practice after adequate training. CONCLUSIONS: This expert group recommends administering bevacizumab as first-line treatment in patients with clinically aggressive disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».