Expert consensus on the prevention of brain metastases in patients with HER2-positive breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with HER2-positive breast cancer have a significant risk of developing brain metastases (BrM), which have detrimental effects on survival outcomes and quality of life. Although there are several systemic treatment options available that may delay the appearance of BrM and secondary progression of previously treated BrM, there are still substantial unmet needs for this patient population and primary prevention remains elusive. METHODS: A group of experts created consensus statements, through a modified Delphi process, to bridge the gap between current unmet needs, available evidence, and international guidelines. RESULTS: The steering committee reviewed all relevant literature and formed research questions to be answered by the subsequent consensus statements. In total, 61 contributors provided feedback on the consensus statements, with 34 statements reaching agreement out of the 55 statements that were voted on altogether. Statements with consensus aimed to define BrM primary and secondary prevention, screening procedures, assessment of symptoms, treatment efficacy, and preventing the occurrence and progression of BrM, while acknowledging the possibilities and limitations in daily clinical practice. Some statements did not reach agreement for a variety of reasons, mostly due to lack of evidence. CONCLUSIONS: The consensus statements outlined in this publication provide a point of reference for daily clinical practice and can act as recommendations for clinical trial procedures and future guidelines.
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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 | 0,060 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».