Bone Health and Endocrine Therapy with Ovarian Function Suppression in Premenopausal Early Breast Cancer: A Real-Life Monocenter Experience with Denosumab
Notice bibliographique
Résumé
Adjuvant endocrine therapy for early breast cancer significantly reduces recurrence but increases bone fragility. Given limited data on denosumab (60 mg every 6 months) in premenopausal patients receiving endocrine therapy for early breast cancer, we conducted a retrospective real-world study at the Gemelli Hospital (September 2018-January 2025). A descriptive analysis was performed. The primary endpoint was to assess efficacy, evaluated by changes in bone mineral density via dual-energy X-ray absorptiometry and by monitoring bone turnover markers, particularly serum C-terminal telopeptide of type I collagen. Safety was evaluated based on adverse endocrine therapy events (osteoporotic fractures) and adverse denosumab events (osteonecrosis of the jaw). Sixty-nine patients were eligible for the study. Endocrine therapy included ovarian function suppression with exemestane (89.8%) or tamoxifen (10.1%). Baseline spinal osteoporosis decreased from 20.3% to 5.8%, osteopenia from 39.1% to 34.8%, with normal T-scores rising from 17.4% to 34.8%. Femoral improvements were similar. Serum C-terminal telopeptide of type I collagen levels (evaluated in 35.8%) showed stable reduction in 97%. Denosumab adherence was 89.9%. One osteonecrosis of the jaw case occurred (1.4%); no fractures were reported. Denosumab demonstrated efficacy in improving bone density and reducing bone turnover, with excellent adherence and favorable safety. Longer follow-up is needed to assess post-discontinuation effects.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».