Chest Wall Resection for Recurrent Breast Cancer in the Modern Era
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the literature on chest wall resection for recurrent breast cancer and evaluate overall survival (OS) and quality-of-life (QOL) outcomes. BACKGROUND: Full-thickness chest wall resection for recurrent breast cancer is controversial, as historically these recurrences have been thought of as a harbinger of systemic disease. METHODS: A systematic search in MEDLINE, EMBASE, and Cochrane CENTRAL identified 48 eligible studies, all retrospective, accounting for 1305 patients. The review is reported following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Primary end points were patient-centered QOL outcomes and OS; secondary outcomes included disease-free survival (DFS) and 30-day morbidity. Risk of bias was assessed using the Methodological Index for Non-Randomized Studies instrument and the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine's levels of evidence tool. Random-effects meta-analysis was used to create pooled estimates. Meta-regressions and sensitivity analyses were used to explore study heterogeneity by age, year of publication, risk of bias, and surgical intent (curative vs palliative). RESULTS: Studies consistently reported excellent OS and DFS in properly selected patients. Pooled estimates for 5-year OS in all studies and those from the past 15 years were 40.8% [95% confidence interval (CI) 35.2-46.7) and 43.1% (95% CI 35.8-50.7), whereas pooled 5-year DFS was 27.1% (95% CI 16.6-41.0). Eight studies reported excellent outcomes related to QOL. Mortality was consistently low (<1%) and 30-day pooled morbidity was 20.2% (95% CI 15.3%-26.3%). Study quality varied, and risk of selection bias in included studies was high. CONCLUSIONS: Full-thickness chest wall resection can be performed with excellent survival and low morbidity. Few studies report on QOL; prospective studies should focus on patient-centered outcomes in this population.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».