Identification of a Low-Risk Luminal A Breast Cancer Cohort That May Not Benefit From Breast Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the prognostic and predictive value of intrinsic subtyping by using immunohistochemical (IHC) biomarkers for ipsilateral breast relapse (IBR) in participants in an early breast cancer randomized trial of tamoxifen with or without breast radiotherapy (RT). PATIENTS AND METHODS: IHC analysis of estrogen receptor, progesterone receptor, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2), cytokeratin 5/6, epidermal growth factor receptor, and Ki-67 was conducted on 501 of 769 available blocks. Patients were classified as luminal A (n = 265), luminal B (n = 165), or high-risk subtype (luminal HER2, n = 22; HER2 enriched, n = 13; basal like, n = 30; or triple-negative nonbasal, n = 6). Median follow-up was 10 years. RESULTS: Classification by subtype was prognostic for IBR (10-year estimates: luminal A, 5.2%; luminal B, 10.5%; high-risk subtypes, 21.3%; P < .001). Luminal subtypes seemed to derive less benefit from RT (luminal A hazard ratio [HR], 0.40; luminal B HR, 0.51) than high-risk subtypes (HR, 0.13); however, the overall subtype-treatment interaction term was not significant (P = .26). In an exploratory analysis of women with clinical low-risk (age older than 60 years, T1, grade 1 or 2) luminal A tumors (n = 151), 10-year IBR was 3.1% versus 11.8% for the high-risk cohort (n = 341; P = .0063). Clinical low-risk luminal A patients had a 10-year IBR of 1.3% with tamoxifen versus 5.0% with tamoxifen plus RT (P = .42). Multivariable analysis showed that RT (HR, 0.31; P < .001), clinical risk group (HR, 2.2; P = .025), and luminal A subtype (HR, 0.25; P < .001) were significantly associated with IBR. CONCLUSION: IHC subtyping was prognostic for IBR but was not predictive of benefit from RT. Further studies may validate the exploratory finding of a low-risk luminal A group who may be spared breast RT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».