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Enregistrement W1547258662 · doi:10.3747/co.22.2284

Using Proliferative Markers and Oncotype Dx in Therapeutic Decision-Making for Breast Cancer: The B.C. Experience

2015· article· en· W1547258662 sur OpenAlexaffvenue
Emily Baxter, Lovedeep Gondara, Caroline Lohrisch, Stephen Chia, Karen A. Gelmon, Malcolm Hayes, A. Michael Davidson, Scott Tyldesley

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerGrading (engineering)KappaInternal medicineKi-67Context (archaeology)OncologyGuidelineGynecologyCancerProgesterone receptorEstrogen receptorPathologyImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Proliferative scoring of breast tumours can guide treatment recommendations, particularly for estrogen receptor (er)-positive, her2-negative, T1-2, N0 disease. Our objectives were to □ estimate the proportion of such patients for whom proliferative indices [mitotic count (mc), Ki-67 immunostain, and Oncotype dx (Genomic Health, Redwood City, CA, U.S.A.) recurrence score (rs)] were obtained.□ compare the indices preferred by oncologists with the indices available to them.□ correlate Nottingham grade (ng) and its subcomponents with Oncotype dx.□ assess interobserver variation. METHODS: All of the er-positive, her2-negative, T1-2, N0 breast cancers diagnosed from 2007 to 2011 (n = 5110) were linked to a dataset of all provincial breast cancers with a rs. A 5% random sample of the 5110 cancers was reviewed to estimate the proportion that had a mc, Ki-67 index, and rs. Correlation coefficients were calculated for the rs with ng subcomponent scores. Interobserver variation in histologic grading between outside and central review pathology reports was assessed using a weighted kappa test. RESULTS: During 2007-2011, most cancers were histologically graded and assigned a mc; few had a Ki-67 index or rs. The ng and mc were significantly positively correlated with rs. The level of agreement in histologic scoring between outside and central pathology reports was good or very good. Very few cases with a low mc had a high rs (1.8%). CONCLUSIONS: Patients with low ng and mc scores are unlikely to have a high rs, and thus are less likely to benefit from chemotherapy. In the context of limited resources, that finding can guide clinicians about when a rs adds the most value.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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