Contemporary Approaches to Breast Cancer Management: An Evidence Synthesis Guiding Clinical Practice and Patient Care.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer remains the most frequently diagnosed cancer globally, though its management varies significantly across regions. This systematic review integrates recent evidence across six domains to delineate best practices for comprehensive care. Methods: A systematic literature search was conducted across MEDLINE, Embase, Cochrane Library, Web of Science, and CINAHL (2010–2024), in line with PRISMA 2020 reporting standards. Eligible studies were screened by two reviewers. Quality was assessed using validated tools appropriate to study design, including Cochrane RoB 2.0, Newcastle-Ottawa Scale, AMSTAR-2, and AGREE II. Evidence was synthesized narratively and appraised using the GRADE framework. Results: Key advances include the application of molecular profiling in tailoring therapy, treatment de-intensification for selected low-risk groups, escalation for aggressive subtypes, and improved multidisciplinary decision-making. Hypofractionated radiotherapy has shown comparable efficacy with reduced side effects, while genomic testing helps identify patients who can safely avoid chemotherapy. Targeted therapies have substantially improved outcomes in specific subgroups. Unique strategies are needed for elderly, male, and pregnant patients, and oligometastatic disease is increasingly approached with curative intent. Conclusion: Precision medicine has redefined breast cancer treatment, emphasizing individualized and integrated multidisciplinary strategies. Implementation frameworks that minimize disparities and maximize both survival and quality of life outcomes are necessary to put this evidence into practice.
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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 | 0,066 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».