American Society of Clinical Oncology Clinical Practice Guideline: Update on Adjuvant Endocrine Therapy for Women With Hormone Receptor–Positive Breast Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To develop evidence-based guidelines, based on a systematic review, for endocrine therapy for postmenopausal women with hormone receptor-positive breast cancer. METHODS: A literature search identified relevant randomized trials. Databases searched included MEDLINE, PREMEDLINE, the Cochrane Collaboration Library, and those for the Annual Meetings of the American Society of Clinical Oncology (ASCO) and the San Antonio Breast Cancer Symposium (SABCS). The primary outcomes of interest were disease-free survival, overall survival, and time to contralateral breast cancer. Secondary outcomes included adverse events and quality of life. An expert panel reviewed the literature, especially 12 major trials, and developed updated recommendations. RESULTS: An adjuvant treatment strategy incorporating an aromatase inhibitor (AI) as primary (initial endocrine therapy), sequential (using both tamoxifen and an AI in either order), or extended (AI after 5 years of tamoxifen) therapy reduces the risk of breast cancer recurrence compared with 5 years of tamoxifen alone. Data suggest that including an AI as primary monotherapy or as sequential treatment after 2 to 3 years of tamoxifen yields similar outcomes. Tamoxifen and AIs differ in their adverse effect profiles, and these differences may inform treatment preferences. CONCLUSION: The Update Committee recommends that postmenopausal women with hormone receptor-positive breast cancer consider incorporating AI therapy at some point during adjuvant treatment, either as up-front therapy or as sequential treatment after tamoxifen. The optimal timing and duration of endocrine treatment remain unresolved. The Update Committee supports careful consideration of adverse effect profiles and patient preferences in deciding whether and when to incorporate AI therapy.
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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 | 0,012 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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