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Enregistrement W7073624652

Expert recommendations on treatment sequencing and challenging clinical scenarios in human epidermal growth factor receptor 2-positive (HER2-positive) metastatic breast cancer.

2024· report· en· W7073624652 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2024
Typereport
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetastatic breast cancerBreast cancerDiscontinuationDiseaseSystemic therapyCLARITYTargeted therapyCancerIncidence (geometry)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) overexpression and/or ERBB2 gene amplification occurs in approximately 15-20% of breast cancers and is associated with poor prognosis. While the introduction of HER2-targeted therapies has significantly improved survival in patients with HER2-positive metastatic breast cancer, the incidence of brain metastases has increased due to patients living longer. Current recommendations sequence treatments by line of therapy, as well as by the status of brain metastases in patients with HER2-positive breast cancer. However, in the third-line treatment setting and beyond, there is a lack of clarity of the preferred choice of therapy. In clinical practice, clinicians may also encounter challenging scenarios where the optimal therapeutic approach has not been defined by clinical studies, so there is a need for clarity in such situations. Two consensus meetings of expert oncologists (12 from Europe and one from Canada) were convened to discuss these scenarios. We subsequently developed this article to present an overview of current treatment recommendations for HER2-positive metastatic breast cancer and give practical guidance on addressing challenging scenarios in a real-world setting. Based on our clinical experience, we provide a unanimous consensus concerning the treatment of elderly patients as well as those with brain-only metastases, leptomeningeal disease, oligometastatic disease, central nervous system oligo-progressive disease or ERBB2-mutant disease. We also discuss how to combine HER2-targeted therapy with endocrine therapy in patients with HER2-positive/hormone-receptor-positive disease, considerations for potential discontinuation of HER2-targeted therapy in patients with long-term remission and how to treat patients whose metastatic biopsy no longer confirms their HER2-positive status.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0060,004
Intégrité de la recherche0,0190,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,006

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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