Outcomes of Estrogen Receptor Negative and Progesterone Receptor Positive Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the clinical features and outcomes of estrogen receptor negative (ER-) and progesterone receptor positive (PgR+) breast cancer. METHODS: We retrospectively reviewed a well-characterized database of sequential patients diagnosed with early stage invasive breast carcinoma. Outcomes of interest were time to relapse (TTR) and overall survival (OS). Multivariable Cox proportional hazards analysis was conducted to assess the association of ER-/PgR+ with TTR and OS in comparison to ER+ and to ER- and PgR negative (ER-/PgR-) tumors irrespective of HER2 status. ER and PgR expression was conservatively defined as 10% or greater staining of cancer cells. RESULTS: 815 patients were followed for a median of 40.5 months; 56 patients (7%) had ER-/PgR+, 624 (77%) had ER+ and 136 (17%) had ER-/PgR- phenotypes. Compared with ER+ tumors, ER-/PgR+ tumors were associated with younger age (50 versus 59 years, p=0.03), high grade (50% versus 24%, p<0.001) and more frequent HER2 overexpression/amplification (43% versus 14%, p<0.001). TTR for ER-/PgR+ was intermediate between ER+ and ER-/PgR- tumors, but was not significantly different from ER+ tumors. Recurrences in the ER-/PgR+ and ER-/PgR- groups occurred early in follow-up while in ER+ tumors recurrences continued to occur over the duration of follow-up. OS of ER-/PgR+ was similar to ER+ tumors and better than that of ER-/PgR- tumors. CONCLUSIONS: The ER-/PgR+ phenotype is associated with higher grade with HER2 overexpression/amplification and occurs more commonly in younger women. Risk of relapse and death more closely resembles ER+ than ER-/PgR- tumors suggesting this phenotype represents a group of more aggressive hormone receptor positive tumors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».