Quantitative Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction and the Onco<i>type</i> DX Test for Assessment of Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 Status: Time to Reflect Again?
Notice bibliographique
Résumé
It seems that controversy is ever present regarding the optimal approach to testing for human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status in breast cancer. There are at least two aspects to the controversy. First, is there an optimal test or approach for all patients? Second, is it reasonable to expect perfection with any single approach? These issues are highlighted by several recent reports that focus on the use of reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) for HER2. In a study of more than 800 patients from three hospitals, Dabbs et al suggests that RT-PCR, specifically when performed in the context of the Oncotype DX test, showed a striking level of discordance with immunohistochemistry (IHC)/fluorescent in situ hybridization (FISH) results. In their report, Dabbs et al focus on the high false-negative rate for a HER2 quantitative RT-PCR (qRT-PCR) approach in cases that are clearly HER2 positive according to FISH analyses. These data seem to contradict data from an earlier study by Baehner et al, which suggested that concordance between the qRT-PCR component of the Oncotype DX assay and FISH was greater than the 95% threshold required by the American Society of Clinical Oncology (ASCO) –College of American Pathologists (CAP) guidelines on HER2 testing for the validation of a novel approach for HER2 testing. Clinicians and patients alike need a clear understanding of the differences, if any, between the reports by Baehner et al and Dabbs et al. In addition, we needguidelines(providedbyASCO-CAPandotherexperts, forexample) regarding the appropriate use of additional tests beyond conventional IHC and FISH. Finally, the present findings should be considered carefully by those using or supplying qRT-PCR tests.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».