Systemic treatment and breast cancer outcomes over time: a systematic review of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Significant advancements have transformed the clinical management of breast cancer (BC), which has become complex. This review aims to provide an overview of how systemic BC treatment strategies have evolved and affected survival in clinical practice. Methods: Studies were identified through PubMed, EMBASE, and Web of Science from 2011 up to April 2024. Cohort studies comparing treatment strategies and their effects on overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and invasive disease-free survival (iDFS) were included. Results: A total of 25 studies, with 74,775 patients, were included. Treatments compared included chemotherapy (76%), endocrine therapies (60%), and anti-HER2 therapies (16%). Among chemotherapies, studies comparing taxanes, anthracyclines, and platinum-based chemotherapy in diverse BC subtypes found that only the latter improved DFS in BRCA1 mutation carriers. Aromatase inhibitors (AIs) plus ovarian function suppression showed better outcomes than selective estrogen receptor modulators. AIs also improved iDFS compared to tamoxifen. Trastuzumab with chemotherapy significantly improved OS in HER2-positive patients compared to chemotherapy alone. Conclusions: This review underscores a notable shift towards the use of combined therapies in BC treatment, which appears to be linked to better survival outcomes. Observational studies offer valuable insights into the variability of survival rates and the growing complexity of treatment strategies. These types of studies should be given thoughtful consideration in future clinical decision-making and in shaping treatment guidelines.
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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 | 0,012 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».