Pertuzumab in human epidermal growth-factor receptor 2-positive breast cancer: clinical and economic considerations
Notice bibliographique
Résumé
In the absence of specific therapy, the 15%-20% of breast cancers demonstrating human epidermal growth-factor receptor 2 (HER2) protein overexpression and/or gene amplification are characterized by a more aggressive phenotype and poorer prognosis compared to their HER2-negative counterparts. Trastuzumab (Herceptin), the first anti-HER2-targeted therapy, has been associated with improved survival outcomes in HER2-positive breast cancer. However, many patients with early stage disease continue to relapse, and metastatic disease remains incurable. In order to further improve these outcomes, several novel HER2-targeted agents have recently been developed. Pertuzumab (Perjeta), a monoclonal antibody against the HER2 dimerization domain, has also been associated with improved patient outcomes in clinical trials, and has recently been approved in combination with chemotherapy and trastuzumab for neoadjuvant therapy of early stage, HER2-positive breast cancer and first-line treatment of metastatic disease. This review briefly summarizes pertuzumab's clinical development as well as the published evidence supporting its use, and highlights some of the currently unanswered questions that will influence pertuzumab's incorporation into clinical practice.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».