MLTI-14. A SYSTEMATIC REVIEW OF TREATMENT PARADIGMS FOR PATIENTS WITH BREAST CANCER AND ONE OR MORE BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Upwards of 50% of patients with advanced breast cancer are diagnosed with brain metastases (BM). Treatment options for these patients have been rapidly evolving due to increased understanding of the tumor pathophysiology and its genetic underpinnings. This systematic review of randomized controlled trials (RCTs) aims to clarify the evidence guiding the treatment of brain metastases from breast cancer. METHODS: MEDLINE, EMBASE, Cochrane Controlled Register of Trials, ClincialTrials.gov, and Web of Science were searched from inception to October 2018 for RCTs comparing treatments for breast cancer BM. We screened studies, extracted data, and assessed risk of bias independently and in duplicate. Outcomes assessed were overall survival (OS), progression-free survival (PFS), and adverse events (Grade 3+). RESULTS: Among 3188 abstracts, only 3 RCTs (N=412; mean sample size per group N=54.7) meeting inclusion criteria were identified. The studies were phase II or III open-label parallel superiority trials. Inclusion criteria among these trials consisted of age >18 with radiologic evidence of >1 BM. Exclusion criteria consisted of poor-performance functional status (ECOG >2 or KPS < 70). The treatment groups included whole-brain radiation therapy (WBRT) vs WBRT + Temozolomide, WBRT vs WBRT + Efaproxiral, and Afatinib vs Vinorelbine vs investigators’ choice (86% of these patients received WBRT or SRS prior to study enrolment). While two trials found no significant difference in OS, one trial found significant improvement in OS with Efaproxiral in addition to WBRT compared to WBRT alone (HR 0.52; 95%CI 0.332–0.816). No significant differences were found with PFS or rate of adverse events amongst treatment groups. CONCLUSION: Considering the high prevalence of breast cancer BM and our improved understanding of genomic/molecular features of these tumors, a greater number of RCTs dedicated at this disease are needed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 ».