Novel Therapies for the Treatment of HER2-Positive Advanced Breast Cancer: A Canadian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The advent of anti-HER2 targeted therapies has dramatically improved the outcome of HER2-positive breast cancer; however, resistance to treatment in the metastatic setting remains a challenge, highlighting the need for novel therapies. The arrival of new treatment options and clinical trials examining the efficacy of novel agents may improve outcomes in the metastatic setting, including in patients with brain metastases. In the first-line setting, we can potentially cure a selected number of patients treated with pertuzumab + trastuzumab + taxane. In the second-line setting, clinical trials show that trastuzumab deruxtecan (T-DXd) is a highly effective option, resulting in a shift from trastuzumab emtansine (T-DM1) as the previous standard of care. Moreover, we now have data for patients with brain metastases to show that tucatinib + trastuzumab + capecitabine can improve survival in this higher-risk group and be an effective regimen for all patients in the third-line setting. Finally, we have a number of effective anti-HER2 therapies that can be used in subsequent lines of therapy to improve patient outcomes. This review paper discusses the current treatment options and presents a practical treatment sequencing algorithm in the context of the Canadian landscape.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».