Multidisciplinary Approaches to Breast Cancer: An Updated Review for Healthcare Providers.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer persists as the most common cancer and a leading cause of cancer-related mortality in women worldwide. Its development is multifactorial, involving genetic, hormonal, and environmental risk factors. Significant global disparities in incidence and mortality exist, influenced by access to screening and advanced treatments. Aim: This article provides a comprehensive, updated review of multidisciplinary approaches to breast cancer for healthcare providers. It aims to synthesize current evidence on etiology, diagnosis, staging, and the integrated management strategies that define modern oncology care. Methods: The review synthesizes established clinical guidelines and current evidence across specialties. It details the diagnostic "triple assessment" (clinical exam, imaging, biopsy), the critical role of molecular subtyping (Luminal A/B, HER2-enriched, Basal-like), and the TNM staging system. Management strategies are explored through the lens of a multidisciplinary team, encompassing surgical, radiation, and medical oncology. Results: Treatment is highly individualized based on stage and biology. Early-stage disease is managed with curative intent using breast-conserving surgery or mastectomy, often combined with adjuvant radiotherapy, chemotherapy, endocrine, or targeted therapy. Neoadjuvant chemotherapy is increasingly used for locally advanced and aggressive subtypes to downstage tumors. For metastatic disease, treatment focuses on prolonging survival and quality of life with systemic therapy. The integration of targeted agents (e.g., anti-HER2, CDK4/6 inhibitors) and immunotherapy has significantly improved outcomes. Conclusion: A multidisciplinary, personalized approach is paramount for optimizing breast cancer care, improving survival, and managing treatment-related complications.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».