Estrogen receptor testing and 10-year mortality from breast cancer: A model for determining testing strategy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of adjuvant tamoxifen therapy in the treatment of estrogen receptor (ER) expressing breast carcinomas represents a major advance in personalized cancer treatment. Because there is no benefit (and indeed there is increased morbidity and mortality) associated with the use of tamoxifen therapy in ER-negative breast cancer, its use is restricted to women with ER expressing cancers. However, correctly classifying cancers as ER positive or negative has been challenging given the high reported false negative test rates for ER expression in surgical specimens. In this paper I model practice recommendations using published information from clinical trials to address the question of whether there is a false negative test rate above which it is more efficacious to forgo ER testing and instead treat all patients with tamoxifen regardless of ER test results. METHODS: I USED DATA FROM RANDOMIZED CLINICAL TRIALS TO MODEL TWO DIFFERENT HYPOTHETICAL TREATMENT STRATEGIES: (1) the current strategy of treating only ER positive women with tamoxifen and (2) an alternative strategy where all women are treated with tamoxifen regardless of ER test results. The variables used in the model are literature-derived survival rates of the different combinations of ER positivity and treatment with tamoxifen, varying true ER positivity rates and varying false negative ER testing rates. The outcome variable was hypothetical 10-year survival. RESULTS: The model predicted that there will be a range of true ER rates and false negative test rates above which it would be more efficacious to treat all women with breast cancer with tamoxifen and forgo ER testing. This situation occurred with high true positive ER rates and false negative ER test rates in the range of 20-30%. CONCLUSIONS: It is hoped that this model will provide an example of the potential importance of diagnostic error on clinical outcomes and furthermore will give an example of how the effect of that error could be modeled using real-world data from clinical trials.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle