Perioperative Drug Management of Systemic Therapies in Breast Cancer: A Literature Review and Treatment Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer accounts for about 30% of all new female cancers each year, and its incidence is increasing 0.6% per year. An enhanced understanding of the molecular mechanisms of carcinogenesis has led to the development of constantly evolving strategies for local and systemic therapies. Perioperative chemotherapy, immunotherapy, and endocrine therapy play pivotal roles in the overall treatment plan. Guidelines on the appropriate use of these drugs in patients undergoing extirpative breast surgery and/or breast reconstruction are lacking. Clear indications for the management of systemic therapies relative to the timing of surgery is crucial to ensure consistent treatment outcomes and to minimize complications. Our purpose is to propose evidence-based recommendations to optimize the perioperative management of systemic therapies in patients undergoing breast cancer surgery and breast reconstructive surgery. In this review, we outline the basic tenets of breast cancer therapies, provide an overview on wound-healing principles, delineate relevant pharmacodynamic concepts, summarize literature and pharmacologic data from various preclinical studies and clinical trials, and propose treatment recommendations. Synopsis: This review proposes evidence-based recommendations regarding systemic therapies management for outcome optimization in the perioperative period in breast cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».