Expert consensus recommendations on the daily clinical use of pembrolizumab for early triple-negative breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Neoadjuvant chemotherapy is a standard treatment for triple-negative breast cancer (TNBC) at an early stage. Given that pathological complete response is strongly associated with long-term clinical and survival benefits, the selection of appropriate treatment before and after surgery could further optimise treatment outcomes. With the emergence of immunotherapy in breast cancer, more combination treatment options are available, such as pembrolizumab, a programmed death receptor 1 inhibitor, which is approved for the perioperative treatment of stage II and III TNBC. However, the implementation of immunotherapy in perioperative settings for TNBC requires further discussion regarding patient selection and the use of different treatments in conjunction with immunotherapy. The Hong Kong Breast Cancer Foundation convened a multidisciplinary consensus panel consisting of surgeons, clinical oncologists, and medical oncologists to initiate this discussion. A modified Delphi panel was conducted, evaluating seven topics and 45 statements covering the workup and perioperative treatment of early-stage TNBC (eTNBC). The consensus statements provide guidance on determining whether a patient with eTNBC is a suitable candidate for neoadjuvant chemotherapy and immunotherapy.
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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 | 0,127 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».