Appraising Adjuvant Endocrine Therapy in Hormone Receptor Positive HER2-Negative Breast Cancer—A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 75% of breast cancer (BC) is associated with luminal differentiation expressing endocrine receptors (ER). For ER+ HER2- tumors, adjuvant endocrine therapy (ET) is the cornerstone treatment. Although relapse events steadily continue, the ET benefits translate to dramatically lengthen life expectancy with bearable side-effects. This review of ER+ HER2- female BC outlines suitable adjuvant treatment strategies to help guide clinical decision making around appropriate therapy. METHODS: A literature search was conducted in Embase, Medline, and the Cochrane Libraries, using ER+ HER-, ET BC keywords. RESULTS: In low-risk patients: five years of ET is the standard option. While Tamoxifen remains the preferred selection for premenopausal women, AI is the choice for postmenopausal patients. In the high-risk category: ET plus/minus OFS with two years of Abemaciclib is recommended. Although extended ET for a total of ten years is an alternative, the optimal AI duration is undetermined; nevertheless an additional two to three years beyond the initial five years may be sufficient. In this postmenopausal group, bisphosphonate is endorsed. CONCLUSIONS: Classifying the risk category assists in deciding the treatment route and its optimal duration. Tailoring the breadth of ET hinges on a wide array of factors to be appraised for each individualized case, including weighing its benefits and harms.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».