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Enregistrement W2147908679 · doi:10.1007/s10549-011-1895-2

Chemotherapy response and recurrence-free survival in neoadjuvant breast cancer depends on biomarker profiles: results from the I-SPY 1 TRIAL (CALGB 150007/150012; ACRIN 6657)

2011· article· en· W2147908679 sur OpenAlexfundno aff
Laura J. Esserman, Donald A. Berry, Maggie C.U. Cheang, Christina Yau, Charles M. Perou, Lisa A. Carey, Angela DeMichele, Joe W. Gray, Kathleen Conway‐Dorsey, Marc E. Lenburg, Meredith Buxton, Sarah Davis, Laura J. van’t Veer, Clifford A. Hudis, Koei Chin, Denise M. Wolf, Helen Krontiras, Leslie L. Montgomery, Debu Tripathy, Constance D. Lehman, Minetta C. Liu, Olufunmilayo I. Olopade, Hope S. Rugo, John T. Carpenter, Chad Livasy, Lynn G. Dressler, David C. Chhieng, Baljit Singh, Carolyn Mies, Joseph T. Rabban, Yunni-Yi Chen, Dilip D. Giri, Alfred Au, Nola M. Hylton

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteTerry Fox FoundationAmerican College of Radiology Imaging NetworkBreast Cancer Research Foundation
Mots-clésBreast cancerOncologyMedicineChemotherapyInternal medicineBiomarkerNeoadjuvant therapyCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neoadjuvant chemotherapy for breast cancer allows individual tumor response to be assessed depending on molecular subtype, and to judge the impact of response to therapy on recurrence-free survival (RFS). The multicenter I-SPY 1 TRIAL evaluated patients with ≥ 3 cm tumors by using early imaging and molecular signatures, with outcomes of pathologic complete response (pCR) and RFS. The current analysis was performed using data from patients who had molecular profiles and did not receive trastuzumab. The various molecular classifiers tested were highly correlated. Categorization of breast cancer by molecular signatures enhanced the ability of pCR to predict improvement in RFS compared to the population as a whole. In multivariate analysis, the molecular signatures that added to the ability of HR and HER2 receptors, clinical stage, and pCR in predicting RFS included 70-gene signature, wound healing signature, p53 mutation signature, and PAM50 risk of recurrence. The low risk signatures were associated with significantly better prognosis, and also identified additional patients with a good prognosis within the no pCR group, primarily in the hormone receptor positive, HER-2 negative subgroup. The I-SPY 1 population is enriched for tumors with a poor prognosis but is still heterogeneous in terms of rates of pCR and RFS. The ability of pCR to predict RFS is better by subset than it is for the whole group. Molecular markers improve prediction of RFS by identifying additional patients with excellent prognosis within the no pCR group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations376
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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