Breast Cancer with Internal Mammary Node Metastases: A Case Presented in a Tumor Board Session and Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Background: There are several therapeutic options available for breast cancer treatment, now incorporating innovative targeted molecular therapies. Metastatic breast cancer is usually treated with chemotherapy and/or hormonotherapy. Surgery has not been shown to improve survival. Adjuvant radiotherapy (RT) has been proven to be effective in the treatment of locally advanced breast cancer, reducing locoregional recurrence. The optimal treatment of internal mammary lymph nodes (IMN) metastases remains controversial. Case presentation: A 48-year-old woman was diagnosed with invasive breast cancer with ipsilateral metastases to axillary lymph nodes and a contralateral IMN metastasis. This case was presented twice during the tumor board sessions of the Surgical Oncology Service at the Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montréal, Canada. Question: Does the internal mammary chain (IMC) dissection could be used as a treatment approach in breast cancer with IMC metastasis? Conclusion: Internal mammary chain dissection should be discussed in tumor board sessions on a case-by-case basis. There are no strong guidelines on the management of IMN metastasis in breast cancer, but there is growing evidence that these women should be treated with curative intent.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| 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 ».