An update on adjuvant systemic therapy for elderly patients with early breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Elderly women with early breast cancer require an individualized approach to risk assessment and treatment. Unfortunately, there are limited data to inform optimal adjuvant therapy decisions in this population. Cytotoxic chemotherapy, biologic treatments and endocrine agents, while important in reducing breast cancer recurrence and mortality, are associated with the potential for adverse effects that may be of particular significance to elderly patients. AREAS COVERED: In this review, we summarize the evidence for geriatric assessment in elderly patients with early breast cancer, outline special considerations for the use of chemotherapy and trastuzumab in older adults, and describe the age-specific risks of endocrine therapy in the adjuvant breast cancer setting. EXPERT OPINION: The treatment of elderly women with early breast cancer should take into account cancer risk, life expectancy, comorbidities, functional status, physiologic changes, and patient values. Formal geriatric assessment may better inform treatment recommendations for individual patients. In general, there is no strong evidence to suggest that older women benefit less from standard adjuvant therapies than do their younger counterparts. When choosing between endocrine therapies, the differential risks associated with each agent should be considered and particular attention to the fracture risk on aromatase inhibitors (AIs) is warranted. Enrolment of women over 70 years of age into breast cancer clinical trials should be encouraged to better inform treatment guidelines.
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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) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».