Expert recommendations on treatment sequencing and challenging clinical scenarios in human epidermal growth factor receptor 2-positive (HER2-positive) metastatic breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) overexpression and/or ERBB2 gene amplification occurs in approximately 15-20% of breast cancers and is associated with poor prognosis. While the introduction of HER2-targeted therapies has significantly improved survival in patients with HER2-positive metastatic breast cancer, the incidence of brain metastases has increased due to patients living longer. Current recommendations sequence treatments by line of therapy, as well as by the status of brain metastases in patients with HER2-positive breast cancer. However, in the third-line treatment setting and beyond, there is a lack of clarity of the preferred choice of therapy. In clinical practice, clinicians may also encounter challenging scenarios where the optimal therapeutic approach has not been defined by clinical studies, so there is a need for clarity in such situations. Two consensus meetings of expert oncologists (12 from Europe and one from Canada) were convened to discuss these scenarios. We subsequently developed this article to present an overview of current treatment recommendations for HER2-positive metastatic breast cancer and give practical guidance on addressing challenging scenarios in a real-world setting. Based on our clinical experience, we provide a unanimous consensus concerning the treatment of elderly patients as well as those with brain-only metastases, leptomeningeal disease, oligometastatic disease, central nervous system oligo-progressive disease or ERBB2-mutant disease. We also discuss how to combine HER2-targeted therapy with endocrine therapy in patients with HER2-positive/hormone-receptor-positive disease, considerations for potential discontinuation of HER2-targeted therapy in patients with long-term remission and how to treat patients whose metastatic biopsy no longer confirms their HER2-positive status.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».