Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 Overexpression As a Prognostic Factor in a Large Tissue Microarray Series of Node-Negative Breast Cancers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Human epidermal growth factor receptor 2 gene (HER2) is associated with a poorer outcome in node-positive breast cancer, but the results are conflicting in node-negative disease. This study assessed the prognostic impact of HER2 overexpression/amplification in a large series of node-negative breast cancers. PATIENTS AND METHODS: A tissue microarray (TMA) series was constructed consisting of 4,444 invasive breast cancers diagnosed in British Columbia from 1986 to 1992. Within this series, 2,026 patients were node negative, of whom 70% did not receive adjuvant systemic therapy. The TMA series was assessed for estrogen receptor (ER) and HER2. Logistic regression modeling was used to estimate odds ratios at the 10-year follow-up. RESULTS: HER2 was positive in 10.2% of the node-negative cohort. In this cohort, an inferior outcome was seen in patients with HER2-positive tumors compared with HER2-negative tumors for 10-year relapse-free survival (RFS; 65.9% v 75.5%, respectively; P = .01), distant RFS (71.2% v 81.8%, respectively; P = .004), and breast cancer-specific survival (BCSS; 75.5% v 86.3%, respectively; P = .001). A trend for a worse overall survival was also seen (P = .06). HER2 was an independent poor prognostic factor for RFS and BCSS at 10 years, with odds ratios of 1.71 (P = .01) and 2.03 (P = .003), respectively. The number of HER2-positive tumors that were <or= 1 cm was small, but there was a trend for a worse outcome in T1b tumors. CONCLUSION: HER2 overexpression/amplification is correlated with a poorer outcome in node-negative breast cancer. Larger studies are needed to more clearly define the prognostic impact of HER2 in tumors
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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; 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 ».