Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Women aged ≥65 are generally underrepresented in early breast cancer studies. Therefore, the optimal management of this group of women remains less certain. METHODS: A literature review of recently published trials, reviews, and practice guidelines outlining the surgical and adjuvant management of early breast cancer in older women was performed. RESULTS: Surgery remains as the cornerstone treatment for early breast cancer in the elderly. Adjuvant radiation is generally considered if the projected lifespan is >5 years. Hormone receptor-positive disease is best treated with adjuvant endocrine treatment; aromatase inhibitors and tamoxifen are both options. Evidence for the use of adjuvant chemotherapy and trastuzumab for high-risk disease in the elderly is more limited. Polychemotherapy is still preferred in fit older women. Certain toxicities from systemic treatments can be more pronounced and should be carefully managed. Treatment with systemic agents should be individualized, with consideration of patient preference, performance status, comorbidities, and projected lifespan. Molecular tumor signatures may help better select patients for treatment in the future. CONCLUSIONS: Age in itself should not be an absolute contraindication to any breast cancer therapy. Comprehensive, multidisciplinary assessment of elderly patients is imperative in evaluating eligibility for beneficial therapies.
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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 | 0,001 | 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 ».