Advantages and Disadvantages of Technologies for HER2 Testing in Breast Cancer Specimens: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) plays a central role as a prognostic and predictive marker in breast cancer specimens. Reliable HER2 evaluation is central to determine the eligibility of patients with breast cancer to targeted anti-HER2 therapies such as trastuzumab and lapatinib. Presently, several methods exist for the determination of HER2 status at different levels (protein, RNA, and DNA level). METHODS: In this review, we discuss the main advantages and disadvantages of the techniques developed so far for the evaluation of HER2 status in breast cancer specimens. RESULTS: Each technique has its own advantages and disadvantages. It is therefore not surprising that no consensus has been reached so far on which technique is the best for the determination of HER2 status. CONCLUSIONS: Currently, emphasis must be put on standardization of procedures, internal and external quality control assessment, and competency evaluation of already existing methods to ensure accurate, reliable, and clinically meaningful test results. Development of new robust and accurate diagnostic assays should also be encouraged. In addition, large clinical trials are warranted to identify the technique that most reliably predicts a positive response to anti-HER2 drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».