Toronto Workshop on Late Recurrence in Estrogen Receptor–Positive Breast Cancer: Part 1: Late Recurrence: Current Understanding, Clinical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Disease recurrence (locoregional, distant) exerts a significant clinical impact on the survival of estrogen receptor-positive breast cancer patients. Many of these recurrences occur late, more than 5 years after original diagnosis, and represent a major obstacle to the effective treatment of this disease. Indeed, methods to identify patients at risk of late recurrence and therapeutic strategies designed to avert or treat these recurrences are lacking. Therefore, an international workshop was convened in Toronto, Canada, in February 2018 to review the current understanding of late recurrence and to identify critical issues that require future study. In this article, the major issues surrounding late recurrence are defined and current approaches that may be applicable to this challenge are discussed. Specifically, diagnostic tests with potential utility in late-recurrence prediction are described as well as a variety of patient-related factors that may influence recurrence risk. Clinical and therapeutic approaches are also reviewed, with a focus on patient surveillance and the implementation of extended endocrine therapy in the context of late-recurrence prevention. Understanding and treating late recurrence in estrogen receptor-positive breast cancer is a major unmet clinical need. A concerted effort of basic and clinical research is required to confront late recurrence and improve disease management and patient survival.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».