Metastatic breast cancer: mechanisms and opportunities for cytology
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Notice bibliographique
Résumé
Despite significant advances in diagnosis, surgical techniques, general patient care, and local and systemic adjuvant therapies, metastatic disease remains the most critical condition limiting the survival of patients with breast cancer. Therefore, the development of effective treatment against late-arising metastasis has become the centre of clinical attention and is one of the current challenges in cancer research. A deeper understanding of the metastatic cascade is fundamental, and the need for repetitive tumour assessments for the evaluation of tumour evolution is a relatively new practice in routine medical care. As such, fine needle aspiration cytology (FNAC) is ideally placed to monitor biological changes in metastasis that may affect treatment and response. As FNAC is a minimally invasive method, it can be performed repeatedly with relatively little trauma, and selective ancillary tests can be applied to FNAC specimens, including for tumour whose primary nature is known. Herein, we review how the linear and parallel models explain metastatic dissemination, thus influencing therapeutic and clinical decisions, and how cytology, together with immunocytochemistry and molecular analysis, can be a tool for routine clinical practice and clinical trials aimed at metastatic disease with a special emphasis on breast cancer.
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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) | 0,004 | 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 découle