Breast Cancer – Diagnosis and Treatment Prolonging Life: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is a malignant tumour that starts either in the ducts or lobules, this can be generally differentiated as either in situ or invasive (in filtering) type. It is expected that in 2014 every 1 in 8 women are likely to develop invasive breast cancer during their lifetime when compared to a decade back where an average of 1 in 10 was seen. With this increase, breast cancer alone, roughly accounts for 25 to 30% of new cancer cases this year. Despite such diagnostic statistics, there are millions of survivors across the globe and this increasing rate can be attributed to the tremendous increase in advances in treatment and also early diagnosis. New drug delivery carriers like nanoparticles, liposomes, monoclonal antibodies, etc. are being used to improve the efficacy of therapy and for site specific delivery to reduce side effects. As a result of the constant effort by researchers, today the commercial market has a range of products apart from the conventional dosage forms like Herceptin (trastuzumab), a monoclonal antibody; the others in this class are Pertuzumab (Perjeta), Kadcyla (ado-trastuzumab emtansine) used for targeted delivery; Myocet (doxorubicin), a liposomal formulation and Paclitaxel nanoparticles all these are available as injections via intravenous route or infusion in few cases. There are yet certain other promising technologies like magnetic nanoparticle hyperthermia and cMethDNA assay a very assuring method to monitor recurrence of breast cancer by a simple blood test. This review will focus on the description of disease, diagnosis, current treatment therapies and ongoing research to provide better facilities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».