Speakers' Abstracts
Notice bibliographique
Résumé
The recognition that early breast cancer is a multitude of diseases each requiring a specific systemic therapy has guided the design of the International Breast Cancer Study Group (IBCSG) randomized clinical trials since 1977. Early studies of the Group evaluated chemotherapy and endocrine therapies in subpopulations defined by menopausal status and risk factors. Subsequent trials focused on the timing and duration of chemoendocrine therapies stratified by the endocrine responsiveness of the disease to define personalized treatment strategies. In addition, intensified chemotherapy was tested for patients at very high risk of relapse. The effectiveness of ovarian function suppression/ablation was evaluated in several trials for premenopausal women and the results informed the designs of SOFT and TEXT, which are anticipated to report at the end of this year. Endocrine therapies for postmenopausal women were investigated in several trials using tamoxifen, toremifen or aromatase inhibitors. A risk-adapted model was developed for a personalized approach to patient care. It indicated that for high-risk, higher proliferating breast cancers the efficacy of an aromatase inhibitor is overwhelming when compared to tamoxifen, while the latter may suffice as adjuvant treatment for patients with lower risk breast cancer. The use of anti-HER2 treatments was studied in three consecutive trials within the Breast International Group (BIG) collaboration. These investigated the effectiveness of adjuvant trastuzumab, its duration, and its combination with other anti-HER2 agents. Results from randomized clinical trials are essential for personalizing adjuvant treatments. To define therapies for individual patients we must conduct randomized trials within specific niche populations and perform appropriate subgroup analyses across multiple trials.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».