Omitting Radiotherapy after Breast-Conserving Surgery in Luminal A Breast Cancer: The LUMINA Study
Notice bibliographique
Résumé
The modern generation of trials evaluating the role of adjuvant radiation have turned to genomic profiling as a further risk stratification tool. The LUMINA trial by Whelan and colleagues, published in the New England Journal of Medicine , applied Ki67 testing to identify those with luminal A disease and evaluated locoregional outcomes with breast-conserving surgery and endocrine therapy alone. This article was reviewed at the Canadian Association of General Surgeons' "Evidence-Based Reviews in Surgery" webinar series. Here, we present the Evidence-Based Reviews in Surgery panel's methodologic review and clinical commentary. The LUMINA study demonstrated very low rates of local recurrence in low-risk patients with luminal A biologic subtype treated with breast-conserving surgery and endocrine therapy alone without radiation. Although the LUMINA study was rigorously designed and executed, there are significant pragmatic limitations to the implementation of the proposed approach using their protocol. We advocate that there is no "one-size-fits-all" approach to early estrogen receptor + breast cancer. The choice of treatment strategy should strongly consider patient goals and preferences, with the need for incorporation of quality of life and patient-reported endpoints into future studies evaluating this population to help guide these nuanced decisions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».