A population-based validation study of the DCIS Score predicting recurrence risk in individuals treated by breast-conserving surgery alone
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Validated biomarkers are needed to improve risk assessment and treatment decision-making for women with ductal carcinoma in situ (DCIS) of the breast. The Oncotype DX DCIS Score (DS) was shown to predict the risk of local recurrence (LR) in individuals with low-risk DCIS treated by breast-conserving surgery (BCS) alone. Our objective was to confirm these results in a larger population-based cohort of individuals. We used an established population-based cohort of individuals diagnosed with DCIS treated with BCS alone from 1994 to 2003 with validation of treatment and outcomes. Central pathology assessment excluded cases with invasive cancer, DCIS < 2 mm or positive margins. Cox model was used to determine the relationship between independent covariates, the DS (hazard ratio (HR)/50 Cp units (U)) and LR. Tumor blocks were collected for 828 patients. Final evaluable population includes 718 cases, of whom 571 had negative margins. Median follow-up was 9.6 years. 100 cases developed LR following BCS alone (DCIS, N = 44; invasive, N = 57). In the primary pre-specified analysis, the DS was associated with any LR (DCIS or invasive) in ER+ patients (HR 2.26; P < 0.001) and in all patients regardless of ER status (HR 2.15; P < 0.001). DCIS Score provided independent information on LR risk beyond clinical and pathologic variables including size, age, grade, necrosis, multifocality, and subtype (adjusted HR 1.68; P = 0.02). DCIS was associated with invasive LR (HR 1.78; P = 0.04) and DCIS LR (HR 2.43; P = 0.005). The DCIS Score independently predicts and quantifies individualized recurrence risk in a population of patients with pure DCIS treated by BCS alone.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle