Prognostic and Predictive Molecular Markers in DCIS
Notice bibliographique
Résumé
Eighteen percent of all new breast cancers detected on screening mammography are ductal carcinoma in situ (DCIS), a preinvasive lesion that is highly curable. However, some women with DCIS will develop life-threatening invasive breast cancer. Because the determinants of invasive recurrence are unknown, all women with DCIS require the same treatment (usually with surgery and radiation). Therefore, there is a need to identify biologic markers and create a profile that will provide prognostic information that is more accurate than the currently used van Nuys Index to predict invasive recurrence. In the present review, we examined the many biologic markers studied in breast cancer, describe their main biologic role and their expression in DCIS, and review the various studies regarding their ability to serve as prognostic factors in breast cancer with an emphasis on predicting invasive recurrence in patients with DCIS. This review covers established markers, namely, ER, PR and HER2/neu, that are used routinely to make treatment decisions as well as investigative biologic factors involved in cell proliferation, cell cycle regulation, extracellular molecules, factors involved in extracellular matrix degradation, and angiogenesis. However, controversies exist regarding the value of these prognostic factors, their interrelationship, and their advantages over morphologic evaluation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».