New Therapeutic Scenarios in the Context of Adjuvant Treatment for HR+/HER2−Breast Cancer: The Possible Role of Ribociclib in Treatment Algorithms for Stage II and III
Notice bibliographique
Résumé
Early breast cancer (EBC) treatment has evolved from radical surgery to a multidisciplinary approach, integrating radiotherapy, chemotherapy, targeted therapy, and hormone therapy with surgery to ensure the best possible outcome. Despite these advancements, hormone receptor-positive (HR+)/Human Epidermal Growth Factor Receptor 2-Negative (HER2-) EBC still faces high recurrence rates after endocrine therapy. A panel of oncologists from Central-Southern Italy discussed the profile of ribociclib as an adjuvant therapy, based on the results of the NATALEE study, focusing on efficacy, safety, patient profiles, and regional challenges in treatment access. The experts identified ribociclib as suitable adjuvant treatment for stage II and III HR+/HER2- EBC patients, including those without lymph node involvement but with biologically aggressive disease. In their view, ribociclib could be an interesting option for patients not eligible for chemotherapy due to contraindications. Key challenges in translating the evidence on ribociclib in EBC into clinical practice include treatment duration, patient follow-up, and adverse events management. Strategies to address these challenges range from telemedicine and support from local clinics to tailored communication to improve adherence. Ribociclib is expected to significantly impact adjuvant treatment for HR+/HER2- EBC by addressing broader patient needs and potentially improving long-term outcomes through enhanced adherence and personalized management strategies.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».