Concurrent Neoadjuvant Chemotherapy and Radiation in Locally Advanced Breast Cancer: Impact on Locoregional Recurrence Rates
Notice bibliographique
Résumé
Neoadjuvant chemoradiation therapy (NCRT) is an underutilized treatment in breast cancer but may improve outcomes by impacting the tumor immune microenvironment. The aim of this study was to evaluate NCRT’s impact on recurrence and the role of tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) in treatment response. We hypothesized that NCRT reduces recurrence by upregulating TILs. Patients with locally advanced breast cancer (LABC) were treated with NCRT. Stage IIB to III patients with any molecular subtypes were eligible. The patients were matched for age, stage, and molecular subtype by a propensity score to a concurrent cohort receiving standard neoadjuvant chemotherapy (NCT) followed by adjuvant radiation. The objective of this study was to assess the patients in terms of the pathological complete response (pCR), TIL counts prior to and following treatment, and locoregional recurrence. The median follow-up was 7.2 years. Thirty NCRT patients were successfully matched 1:3 to ninety NCT patients. The NCRT cohort had no regional and locoregional recurrences (p = 0.036, (hazard ratio) HR [0.25], 95% confidence interval (CI) [0.06–0.94] and p = 0.013, HR [0.25], 95% CI [0.08–0.76], respectively), compared to 17.8% of the NCT cohort. The NCRT group had significantly more pCRs, and TILs were increased in the post-treatment pCR specimens. NCRT can improve outcomes in LABC patients, with a higher pCR and significantly lower locoregional recurrence/higher recurrence-free survival. Further trials are needed to evaluate the role of NCRT in all breast cancer patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».