Cancer-Specific Outcomes in the Elderly with Triple-Negative Breast Cancer: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is more common among young women, although it frequently presents in older patients. Despite an aging population, there remains a paucity of data on the treatment of TNBC in elderly women. We conducted a systematic review of the peer-reviewed and unpublished literature that captures the management and breast-cancer-specific survival (BCSS) of women ≥70 years old with TNBC. Out of 739 papers, five studies met our inclusion criteria. In total, 2037 patients with TNBC treated between 1973 and 2014 were captured in the analysis. Women ≥70 years old were less likely to undergo surgical resection compared to those <70 (92.8% vs. 94.6%, p = 0.002). Adjuvant therapy, including radiation and chemotherapy, was also less likely to be utilized in women ≥70 years of age. These treatment differences were associated with more than a doubling of cancer-specific mortality in the elderly cohort (5.9% vs. 2.7% in ≤70 years old, p < 0.0001). Two of the five studies showed improved BCSS with adjuvant treatment while others showed no difference. Our systemic review questions the appropriateness of therapeutic de-escalation in this cohort and highlights the significant gap in our understanding of the optimal management for elderly patients with TNBC. Until more data are available, multidisciplinary treatment decision-making should carefully balance the available clinical evidence as well as the patient’s predicted life expectancy and goals-of-care preferences.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».