Editorial: Recent advancements in neoadjuvant chemotherapy for specific breast cancer subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Most locally advanced breast cancer patients undergo pre-surgery treatment known as neoadjuvant chemotherapy (NAC). The purpose of NAC is to reduce the tumor’s size and improve surgical outcomes, cosmetic results, and chances of conservative breast surgery, control tumor progression and observe tumor sensitivity (or resistance) to the chosen treatment regimen (1–4). Several studies have suggested better survival outcomes in patients achieving complete pathological remission than in patients with residual or progressive disease at the time of definitive surgery (5, 6). However, the mechanisms of primary resistance and strategies to overcome those are a matter of intense research. Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive breast cancer subtype and is responsible for most of the annual mortality rate of breast cancer (7, 8). This Research Topic focused on studies that tackle the most recent advances in treating breast cancer using NAC. Pegylated liposomal doxorubicin (PLD) is used safely to treat breast cancer patients (9). In addition, it has a superior benefit over free doxorubicin since it is distributed in smaller volumes with extended circulation time (10). A recent clinical trial demonstrated that pegylated liposomal doxorubicin (PLD) is safe for TNBC with a particular focus on elderly patients and those with risks of developing cardiotoxicity (Gil-Gil et al.)
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,016 |
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 ».