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Enregistrement W1967238137 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs11-pd06-01

PD06-01: Molecular Classification with 21 Gene Assay (Oncotype DX®) Shows in 196,967 ER Positive Patients High Frequency of Low Recurrence Score [LRS] in Both Node Positive (N+) and Negative (N-) Breast Cancer (BrCa) Cohorts. Definition of Chemoresistance Based on LRS with Cost and Guideline Implications.

2011· article· en· W1967238137 sur OpenAlexaffabout
Joseph Ragaz, Wilson Ks, Hui Chyn Wong, Giulia M. Muraca, W M Hryniuk, C. Bajdik

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND : Key retrospective analyses have shown no benefit from adjuvant CT [CT] in ER+, N-ve and N+ve BrCa pts with LRS by Oncotype DX assay. (For N-ve, hazards [RR] = 1.31, 95% C.I.: 0.46, 3.78 (Paik et.al., 2006); for N+ve, RR=1.01, 95% C.I.: 0.54, 1.93 (Albain et.al. 2009)]. LRS (RS<18) can therefore be equated to CT resistance (CTRES). OBJECTIVES : 1. To determine the frequency of CTRES determined by Oncotype DX in the Genomic Health database of ER+, N-ve and N+ve pts. 2. To estimate the net cost savings resulting from avoidance of CT for CTRES pts, based on universal Oncotype DX testing in ER+ pts being considered for CT. METHODOLOGY STEP 1 : Oncotype DX results were analyzed according to nodal status in the 196,967 ER+ tumor samples for CT candidates submitted to Genomic Health between Jan 2007 - Apr 2011. STEP 2 : We then calculated the $ cost saved, result of Oncotype DX, assuming: i. of new BrCa pts, 42% could be candidates Oncotype DX and CT (ER+, high risk N-ve; and all ER+ N+ve) ii. either 50% or 100% CT avoidance — according to oncology practice — among LRS cases, estimating the CT cost/pt = $15,000 US; and Oncotype DX cost/pt = $4,000 US. RESULTS — STEP 1 LRS based on Oncotype DX was more prevalent in N+ pts (chi sq p <0.0001) RESULTS — STEP2 ; CT Cost [in millions, USD] / 1,000 newly diagnosed cases who are CT and Oncotype DX condidates, of whom 50% [conservative estimates] will have LRS Thus, in USA, with 225,000 new BrCa pts / year, and 94 500 [42%] candidates for Oncotype DX, over 47,250 pts will have LRS, with overall savings of $330.8 mil/year with 100% CT avoidance. In Canada, with 25,000 estimated new BrCa pts/year, corresponding savings will be $46.2 mil/year. CONCLUSIONS: 1. Low RS status, presently the most reliable CTRES biomarker, is expressed with higher frequency among N+ve (59%) vs N-ve (54%) ER+ breast cancer pts. 2. If all eligible cases had the Oncotype DX test, and all with LRS would avoid CT, close to 50,000 pts in USA, and over 5,200 in Canada will be spared ineffective CT and associated toxicity / year, with hundreds of million dollars saved each year. 3. On principles of ethics and economy, these data suggest that until new research refines the molecular classification of BrCa for higher efficacy, and with lower cost and more practical access: a. universal OncotypeDx testing for pts should be performed for all ER+ breast cancer pts candidates for CT; b. management guidelines should be changed to avoid CT in all LRS pts, irrespective of nodal status; c. until prospective randomized trials confirm CT benefit among LRS pts, its use should be considered investigational. Citation Information: Cancer Res 2011;71(24 Suppl):Abstract nr PD06-01.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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