MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1654271173 · doi:10.1002/ijc.28150

Prognosis of early breast cancer by immunohistochemistry defined intrinsic sub-types in patients treated with adjuvant chemotherapy in the NEAT/BR9601 trial

2013· article· en· W1654271173 sur OpenAlexaff
Alaa M. Ali, Elena Provenzano, John M.S. Bartlett, Jean Abraham, Kristy Driver, Alison F. Munro, Christopher Twelves, Christopher Poole, Louise Hiller, Janet Dunn, Helena Earl, Carlos Caldas, Paul D.P. Pharoah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésEpirubicinMedicineBreast cancerImmunohistochemistryInternal medicineTissue microarrayOncologyCyclophosphamideChemotherapyBasal (medicine)CohortCancerProportional hazards modelPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer can be classified into molecular sub-types that have distinct survival patterns. We evaluated the prognostic significance of breast cancer sub-types in a cohort of women taking part in the NEAT and BR9601 clinical trials comparing cyclophosphamide, methotrexate and fluorouracil (CMF) with ECMF (epirubicin and CMF). Furthermore, we evaluated whether the sub-types were predictive of the added benefit of epirubicin in these trials. Tumour tissue microarrays were stained and scored for ER, PR, HER2, EGFR and CK5/6. These were used to classify the tumours into six intrinsic sub-types. We used Cox regression to compare overall survival (OS), breast cancer-specific survival (BCSS) and relapse-free survival (RFS) in the different sub-groups. We also compared the effect of ECMF with CMF by sub-group. Immunohistochemistry data were available for 1,725 cases of whom 805 were luminal 1-basal negative. Median follow-up time was 7 years. The luminal 1-basal negative tumours were associated with the best prognosis in five years after surgery and the HER2-like tumours were associated with the poorest prognosis. There was little evidence for significant heterogeneity of this effect by tumour sub-type (OS p = 0.40, BCSS p = 0.53 RFS p = 0.50) - the largest additional benefit of epirubicin was in women with tumours of the 5-negative phenotype (OS HR = 0.39 95% CI: 0.21-0.73) and the smallest was in Luminal 1-basal negative tumours (OS HR = 0.86 95% CI: 0.64-1.16). We confirmed that breast cancer sub-types show distinct behaviour with differences in short- and long-term survival. The benefit of ECMF over CMF was statistically similar in all disease sub-types.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of CancerMême sujetBreast Cancer Treatment StudiesTravaux en français237 207