Current approaches to the pharmacological management of metastatic breast cancer in older women
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A substantial majority of patients diagnosed with metastatic breast cancer consists of individuals 65-year-old or above. Emerging treatment approaches, which utilize genomics-guided therapy and innovative biomarkers, are currently in development. Given the numerous choices in the metastatic context, it is necessary to adopt a personalized approach to decision-making for these patients. AREAS COVERED: The authors provide a comprehensive analysis of the existing literature on the use of systemic anticancer treatments in older women, specifically those aged 65 and above, who have metastatic breast cancer, focusing on the reported effectiveness and adverse effects of these treatments in this population. EXPERT OPINION: The evidence to treat older patients with metastatic breast cancer primarily relies on subgroup analyses, whose interpretation should be approached with caution. In several clinical trials subgroup analysis, it has been observed that this population seem to have comparable benefits and toxicities to younger patients, but real-world data have showed older women exhibit worse rates of survival compared to younger women. Multiple factors are likely involved in this, but we postulate this is related to lower rates of guideline concordant, and factors such as comorbidity, lack of social supports, malnutrition, and geriatric factors like frailty and/or vulnerability. This underscores the importance of a broader assessment for patients with a geriatric perspective and involvement of multi-disciplinary team.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».