Breast cancer survivorship among younger patients: challenges and opportunities—narrative review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Young women with breast cancer (YWBC) face unique survivorship challenges due to being diagnosed at a more vulnerable stage in life and receiving gonadotoxic and/or antiestrogen therapy during their reproductive years. The purpose of this article is to elaborate on these challenges and demonstrate how specialized supportive care programs tailored specifically for YWBC, can greatly facilitate the provision of interventions to address these challenges. METHODS: The databases used were PubMed and Medline. Articles included those that involve young women with breast cancer and survivorship care needs. KEY CONTENT AND FINDINGS: Compared to older breast cancer patients, YWBC generally require more aggressive treatments and are more likely to have a hereditary basis for their disease. Common challenges include childbearing concerns, premature menopause, body image issues, excessive fear of cancer recurrence, difficulties with intimate relationships, and financial toxicity. A possible solution to addressing these needs are longitudinal care in a specialized supportive care program, such as the PYNK Program for Young Women with Breast Cancer in Toronto, Ontario, Canada. Examples of such interventions include fast-tracking fertility preservation, aggressive management of symptoms of iatrogenic menopause, peer support groups, as well as individualized psycho-social support for the patient and her family. CONCLUSIONS: By addressing the unique needs of this population, supportive care programs can play a crucial role in empowering young women with breast cancer to cope with the physical, emotional, and practical challenges they may face during and after treatment. The limitation lies in resource availability and funding for sustainability. Ongoing research is required to better understand the needs of YWBC patients in survivorship and ensure the sustainability of programs designed to address these challenges.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».