Systemic Therapy in Local Recurrence of Breast Cancer, Report of a case and Decision Making in MDT Meeting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Locoregional recurrence of breast cancer has significantly decreased over the last decades, particularly due to effective systemic therapy. While there is little controversy regarding local management of locoregional recurrences, in light of previous systemic treatment, additional chemotherapy regimens and their benefit to the patient are still subject to debate in tumors boards.Case Presentation: A 45-year-old woman was referred to our tertiary care center with a local recurrence of breast cancer 9 years after modified radical mastectomy for a ypT2N2a invasive ductal carcinoma. She received neoadjuvant treatment consisting of FEC-D (5-FU-epirubicin-cyclophosphamide, followed by docetaxel) for hormone receptor positive, HER-2-neu negative cancer in 2009, as well as adjuvant radiotherapy and tamoxifen for 9 years. After R0 resection of the hormone receptor positive, HER-2-neu negative recurrence in 2019, adjuvant therapy with ovarian suppression and an aromatase inhibitor was undertaken. A multigene assay identified a recurrence score at 37 and benefit from chemotherapy > 15%.Question: What would the ideal chemotherapy regimen consist of for this patient with an R0 resection of late recurrence of breast cancer?Conclusion: After reviewing history, imaging and pathology, members of the multidisciplinary team recommended treatment with Taxotere and cyclophosphamide (TC) x 4 for our patient.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».