Partial Breast Irradiation
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most common cancer in women worldwide. Over the past few decades, remarkable progress has been made in understanding the biology and pathology of breast cancer. A personalized conservative approach has been currently adopted addressing the patient's individual risk of relapse. After postoperative whole breast irradiation for early-stage breast cancer, a rate of recurrences outside the initial tumour bed lower than 4% was observed. Thus, the highest benefits of breast irradiation seem to result from the dose delivered to the tissue neighbouring the tumour bed. Nonetheless, reducing treatment morbidity while maintaining radiation therapy's ability to decrease local recurrences is an important challenge in treating patients with radiation therapy. In this regard, strategies such as partial-breast irradiation have been developed to reduce toxicity without compromising oncologic outcomes. According to the national and international published guidelines, clinical oncologists can refer to specific dose/fractionation schedules and eligible criteria. However, there are still some areas of open questions. Breast cancer represents a multidisciplinary paradigm; it should be considered a heterogeneous disease where a "one-treatment-fits-all" approach cannot be considered an appropriate option. This is a wide overview on the main partial breast irradiation advantages, risks, timings, techniques, and available recommendations. We aim to provide practical findings to support clinical decision-making, exploring future perspectives, towards a balance for optimisation of breast cancer.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,003 |
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 ».