Current challenges and future perspectives of radiotherapy for locally advanced breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To discuss current issues in the field of radiation oncology for locally advanced breast cancer (LABC). RECENT FINDINGS: Large randomized studies involving nodal irradiation have recently been completed. The incremental benefit of treating the internal mammary nodes (IMNs) remains controversial. A randomized study specifically evaluating internal mammary node radiation (IMNR) failed to demonstrate significant benefit. A high impact, population-based study detected a proportional increase in major coronary events with increasing radiation dose. Advanced treatment techniques should be employed to reduce cardiac exposure. In patients with stage IV breast cancer (BCa), there is increasing evidence to suggest that locoregional treatments may improve overall survival (OS). Radiotherapy alone, without surgery, may provide equivalent local control and OS in patients with distant metastasis. High-dose stereotactic radiation regimens can be used to treat breast tumors with good local control rates in as few as three visits.BCa biomarkers are predictive of locoregional recurrence risk and should be used to guide radiotherapy in conjunction with standard staging. Clinically validated genetic profiling can measure tumor radiosensitivity and also help to predict normal tissue toxicity. SUMMARY: We are entering an era of personalized radiotherapy for LABC. Radiation treatments must be tailored to each individual patient's risk and intrinsic tumor biology.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».