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Enregistrement W7117543750 · doi:10.5812/gct-165824

Breast Cancer: A Comprehensive Review from Diagnosis to Survivorship

2025· article· W7117543750 sur OpenAlexaff
Thuy Trang Nguyen, Hamidreza Galavi, Mohammadamin Norouzi, Ramin Saravani

Notice bibliographique

RevueGene Cell and Tissue · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvivorship curveBreast cancerDiseaseEpidemiologyPublic healthCancerMalignancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Breast cancer (BC) is the most prevalent malignancy among women worldwide and represents a major public health concern. In 2020, approximately 2.3 million new cases were reported globally. Despite advances in diagnostic and therapeutic approaches, BC remains a complex disease with significant clinical and survivorship challenges. Objectives: This study aims to provide an overview of BC by summarizing its biological hallmarks, major risk factors, diagnostic approaches, treatment modalities, and the long-term needs of BC survivors. Data Sources: Relevant information was obtained from previously published scientific literature, epidemiological reports, and clinical studies addressing BC biology, diagnosis, treatment, and survivorship. Study Selection: Studies focusing on the incidence, molecular characteristics, risk factors, diagnostic methods, treatment strategies, and survivorship issues related to BC were considered. Data Extraction: Key data regarding BC hallmarks, associated risk factors, diagnostic tools, treatment options, and post-treatment needs were extracted and synthesized narratively. Results: Breast cancer is characterized by six major hallmarks, including evasion of programmed cell death, unlimited proliferative capacity, enhanced angiogenesis, resistance to growth-inhibitory signals, self-sufficiency in growth signaling, and metastatic potential. Identified risk factors include female sex, increasing age, family history, estrogen exposure, tobacco use, alcohol consumption, high-fat diet, and lifestyle factors. Diagnosis relies on physical examination, imaging techniques — particularly mammography — and tissue sampling, with image-guided core needle biopsy playing a central role. Treatment typically involves a multimodal approach combining surgery, chemotherapy (CT), radiotherapy, targeted therapy, and hormonal therapy, with more advanced disease requiring more intensive treatment. Survivors often face ongoing physical, psychological, and long-term health challenges. Conclusions: Although significant progress has been made in the diagnosis and treatment of BC, it remains a multifaceted disease requiring comprehensive management. In addition to effective therapeutic strategies, addressing the long-term physical and emotional needs of BC survivors is essential to improve overall outcomes and quality of life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,288 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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