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Enregistrement W4413007494 · doi:10.3390/curroncol32080441

Efficacy and Safety of Dose-Dense Chemotherapy in Breast Cancer: Real Clinical Data and Literature Review

2025· review· en· W4413007494 sur OpenAlexvenueno aff
Keiko Yanagihara, Masato Yoshida, Miki Tamura, Koji Nagata

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeutropenia and Cancer Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePegfilgrastimBreast cancerDocetaxelChemotherapyInternal medicineOncologyEpirubicinAdverse effectCyclophosphamideNeutropeniaLeukocytopeniaRegimenFebrile neutropeniaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dose-dense chemotherapy shortens the interval between chemotherapy cycles and has shown improved outcomes in high-risk breast cancer patients. We retrospectively evaluated the efficacy and safety of dose-dense chemotherapy in 80 breast cancer patients treated at our hospital from 2020 to 2024. The regimen included epirubicin and cyclophosphamide followed by paclitaxel or docetaxel, with pegfilgrastim support. The overall treatment completion rate was 82.5%. Of the 80 patients, 55 underwent neoadjuvant chemotherapy, and the pathological complete response rate was significantly higher in triple-negative breast cancer (59.1%) compared to that in luminal-type cancer (9.1%). Common adverse events included anemia, liver dysfunction, myalgia, and peripheral neuropathy. Febrile neutropenia occurred in 8.8% of patients, with some cases linked to pegfilgrastim body pod use, particularly in individuals with low subcutaneous fat. Notably, two patients developed pneumocystis pneumonia, potentially associated with steroid administration. Despite these toxicities, most were manageable and resolved after treatment. Our findings support the efficacy of dose-dense chemotherapy, particularly in triple-negative breast cancer, while highlighting the importance of individualized supportive care and vigilance regarding hematologic and infectious complications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,176
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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