Evaluation of pathological complete response in axilla in patients with triple-negative breast cancer and pathological complete response in breast: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The role of neoadjuvant chemotherapy in breast cancer has been crucial in obtaining prognostic information through systemic treatment response. Thus, the aim was to evaluate the rate of pathological complete response in patients with triple-negative breast cancer who demonstrated pathological complete response in the breast and to determine if it is possible to predict pathological complete response in the axilla based on breast response. Methodology: This is a systematic review conducted following the PRISMA protocol and registered in the study registry PROSPERO ID: 498121. PubMed, Embase, and Web of Science databases were consulted with a selection of 180 studies. The Rayyan platform was used for article screening by two independent evaluators until the final selection. The final selected studies were subjected to the Newcastle-Ottawa Scale for methodological quality assessment. Results: Ten cohort studies evaluating breast and axilla pathological response after neoadjuvant treatment in breast cancer patients, including triple negatives, were included. In this population, the percentage of pathological complete response in the axilla was higher than the pathological complete response in the breast in almost all studies. Furthermore, in no study, a pathological response in the breast was greater than the response in the axilla. The overall rate of pathological response solely in the breast in the triple- -negative population was 33.4%, solely in the axilla was 49.3%, and considering complete pathological response (breast and axilla) was 26.9%. Conclusion: Despite triple-negative tumors presenting an excellent rate of complete pathological response, there is no directly proportional relationship between breast and axilla response rates. Thus, it is still not possible to affirm that pathological complete response in the breast can predict pathological complete response, even in a tumor subtype with high chemosensitivity. Other factors beyond the tumor subtype may interfere with this response pattern.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».