HR+/HER2– Advanced Breast Cancer Treatment in the First-Line Setting: Expert Review
Notice bibliographique
Résumé
The approval of CDK4/6 inhibitors has dramatically improved care for the treatment of HR+/HER2– advanced breast cancer, but navigating the rapidly-expanding treatment evidence base is challenging. In this narrative review, we provide best-practice recommendations for the first-line treatment of HR+/HER2– advanced breast cancer in Canada based on relevant literature, clinical guidelines, and our own clinical experience. Due to statistically significant improvements in overall survival and progression-free survival, ribociclib + aromatase inhibitor is our preferred first-line treatment for de novo advanced disease or relapse ≥12 months after completion of adjuvant endocrine therapy and ribociclib or abemaciclib + fulvestrant is our preferred first-line treatment for patients experiencing early relapse. Abemaciclib or palbociclib may be used when alternatives to ribociclib are needed, and endocrine therapy can be used alone in the case of contraindication to CDK4/6 inhibitors or limited life expectancy. Considerations for special populations—including frail and fit elderly patients, as well as those with visceral disease, brain metastases, and oligometastatic disease—are also explored. For monitoring, we recommend an approach across CDK4/6 inhibitors. For mutational testing, we recommend routinely performing ER/PR/HER2 testing to confirm the subtype of advanced disease at the time of progression and to consider ESR1 and PIK3CA testing for select patients. Where possible, engage a multidisciplinary care team to apply evidence in a patient-centric manner.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».