Appraisal of Systemic Treatment Strategies in Early HER2-Positive Breast Cancer—A Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The overexpression of the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2+) accounts for 15-20% of all breast cancer phenotypes. Even after the completion of the standard combination of chemotherapy and trastuzumab, relapse events occur in approximately 15% of cases. The neoadjuvant approach has multiple benefits that include the potential to downgrade staging and convert previously unresectable tumors to operable tumors. In addition, achieving a pathologic complete response (pCR) following preoperative systemic treatment is prognostic of enhanced survival outcomes. Thus, optimal evaluation among the suitable strategies is crucial in deciding which patients should be selected for the neoadjuvant approach. METHODS: A literature search was conducted in the Embase, Medline, and Cochrane electronic libraries. CONCLUSION: The evaluation of tumor and LN staging and, hence, stratifying BC recurrence risk are decisive factors in guiding clinicians to optimize treatment decisions between the neoadjuvant versus adjuvant approaches. For each individual case, it is important to consider the most likely postsurgical outcome, since, if the patient does not obtain pCR following neoadjuvant treatment, they are eligible for adjuvant T-DM1 in the case of residual disease. This review of HER2-positive female BC outlines suitable neoadjuvant and adjuvant systemic treatment strategies for guiding clinical decision making around the selection of an appropriate therapy.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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) | 0,004 | 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 ».