Long term outcomes of breast primary sarcomas and malignant phyllodes tumors: 20 years observational analysis of the BEAM∗ study group. (∗the breast European association for mesenchymal tumors)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary breast sarcomas (PBS) and malignant phyllodes tumors (MPT) represent less than 1 % of breast malignancies. Current evidence relies on heterogeneous retrospective series, resulting in controversial therapeutic approaches. This study aimed to analyze long-term outcomes in a large multicentric cohort treated with consistent strategies. MATERIALS AND METHODS: We conducted a multicentric retrospective study involving 113 patients treated for PBS (n = 42), MPT (n = 47), and mixed cases (MC, n = 24) at 11 European breast units between 2000 and 2020. Primary endpoint was disease-free survival (DFS). Secondary endpoints included overall survival (OS), local recurrence rate (LRR), and positive margin, re-excision, and axillary involvement rates. Survival analyses were performed using the Kaplan-Meier method and log-rank test. RESULTS: With a median follow-up of 95 months, the 10-year OS, DFS, and LRR for the entire cohort were 75.2 %, 61.9 %, and 18.4 %, respectively. Mixed cases exhibited the poorest outcomes (10-year OS: 57.6 %, DFS: 46.1 %), followed by PBS (OS: 67.5 %, DFS: 46.5 %). MPT demonstrated better survival rates (OS: 89.2 %, DFS: 82.9 %). Significant survival factors included histological subtype, surgical margins, and age. Notably, adjuvant chemotherapy was linked to worse outcomes (HR 5.11, 95 % CI 2.16-12.09, p < 0.001 for OS), likely indicating selection bias for high-risk patients. CONCLUSIONS: This study represents the largest European series with a homogeneous treatment approach and long-term follow-up. MC emerge as a distinct high-risk entity, with outcomes akin to angiosarcomas. While surgery remains the cornerstone of treatment, our data challenge the current paradigm regarding adjuvant chemotherapy, highlighting the need for new strategies, particularly for high-risk subtypes.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».