Breast Cancer Subtypes and Response to Docetaxel in Node-Positive Breast Cancer: Use of an Immunohistochemical Definition in the BCIRG 001 Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the prognostic and predictive significance of subtyping node-positive early breast cancer by immunohistochemistry in a clinical trial of a docetaxel-containing regimen. METHODS: Pathologic data from a central laboratory were available for 1,350 patients (91%) from the BCIRG 001 trial of docetaxel, doxorubicin, and cyclophosphamide (TAC) versus fluorouracil, doxorubicin, and cyclophosphamide (FAC) for operable node-positive breast cancer. Patients were classified by tumor characteristics as (1) triple negative (estrogen receptor [ER]-negative, progesterone receptor [PR]-negative, HER2/neu [HER2]-negative), (2) HER2 (HER2-positive, ER-negative, PR-negative), (3) luminal B (ER-positive and/or PR-positive and either HER2-positive and/or Ki67(high)), and (4) luminal A (ER-positive and/or PR-positive and not HER2-positive or Ki67(high)), and assessed for prognostic significance and response to adjuvant chemotherapy. RESULTS: Patients were subdivided into triple negative (14.5%), HER2 (8.5%), luminal B (61.1%), and luminal A (15.9%). Three-year disease-free survival (DFS) rates (P values with luminal B as referent) were 67% (P < .0001), 68% (P = .0008), 82% (referent luminal B), and 91% (P = .0027), respectively, with hazard ratios of 2.22, 2.12, and 0.46. Improved 3-year DFS with TAC was found in the luminal B group (P = .025) and a combined ER-positive/HER2-negative group treated with tamoxifen (P = .041), with a marginal trend in the triple negatives (P = .051) and HER2 (P = .068) subtypes. No DFS advantage was seen in the luminal A population. CONCLUSION: A simple immunopanel can divide breast cancers into biologic subtypes with strong prognostic effects. TAC significantly complements endocrine therapy in patients with luminal B subtype and, in the absence of targeted therapy, is effective in the triple-negative population.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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