Metastatic Behavior of Breast Cancer Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prognostic and predictive factors are well established in early-stage breast cancer, but less is known about which metastatic sites will be affected. METHODS: Patients with early-stage breast cancer diagnosed between 1986 and 1992 with archival tissue were included. Subtypes were defined as luminal A, luminal B, luminal/human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), HER2 enriched, basal-like, and triple negative (TN) nonbasal. Distant sites were classified as brain, liver, lung, bone, distant nodal, pleural/peritoneal, and other. Cumulative incidence curves were estimated for each site according to competing risks methods. Association between the site of relapse and subtype was assessed in multivariate models using logistic regression. RESULTS: Median follow-up time among 3,726 eligible patients was 14.8 years. Median durations of survival with distant metastasis were 2.2 (luminal A), 1.6 (luminal B), 1.3 (luminal/HER2), 0.7 (HER2 enriched), and 0.5 years (basal-like; P < .001). Bone was the most common metastatic site in all subtypes except basal-like tumors. In multivariate analysis, compared with luminal A tumors, luminal/HER2 and HER2-enriched tumors were associated with a significantly higher rate of brain, liver, and lung metastases. Basal-like tumors had a higher rate of brain, lung, and distant nodal metastases but a significantly lower rate of liver and bone metastases. TN nonbasal tumors demonstrated a similar pattern but were not associated with fewer liver metastases. CONCLUSION: Breast cancer subtypes are associated with distinct patterns of metastatic spread with notable differences in survival after relapse.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».