A review of current and emerging therapies in breast cancer: implications for older adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Breast cancer is the most common cancer in women. As global populations age, the number of older adults with breast cancer is expected to increase significantly. Recently, progress has been made across all subtypes of breast cancer with the development of new targeted therapeutics and the success of novel combinations. However, treating older adults remains challenging due to the limited representation of this population in clinical trials, resulting in a lack of robust data on treatment efficacy and tolerability. AREAS COVERED: We reviewed FDA-approved therapies for breast cancer since 2020. We analyzed pivotal clinical trials leading to registration, as well as subanalyses of older populations and real-world studies for each approved therapy, with a focus on their impact in older adults. EXPERT OPINION: Breast cancer is a quickly changing field with many new therapeutics and novel combinations on the horizon. With each new approval, it is critical to assess expected side effects and approach each patient with an individualized plan. Many clinical trials enroll a small number of older adults, making it difficult to extrapolate data to geriatric populations. Future trials should incorporate broader eligibility criteria and include geriatric-specific endpoints to better inform treatment decisions for older adults with breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».