Prognostic Significance of Human Epidermal Growth Factor Receptor Positivity for the Development of Brain Metastasis After Newly Diagnosed Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: As survival in breast cancer patients is improving, brain metastases are becoming increasingly prevalent. The risk of brain metastases in newly diagnosed human epidermal growth factor receptor 2 (HER-2) -overexpressing breast cancer patients is not yet fully defined. We aimed to analyze the risk of brain metastasis in newly diagnosed HER-2-positive breast cancer patients in comparison with HER-2-negative patients. PATIENTS AND METHODS: To determine the incidence of brain metastases in HER-2-overexpressing patients, we analyzed a cohort of newly diagnosed 301 HER-2-positive and 363 HER-2-negative patients identified between January 1998 and December 2003. The association between histologic features and the occurrence of brain metastases was evaluated with univariate and multivariate Cox regression analysis. RESULTS: Median follow-up was 3.9 years. Brain metastases were identified in 9% (27 patients) with HER-2-overexpressing breast cancer compared with only 1.9% (7 patients) in the HER-2 negative patients (hazard ratio 4.23 [1.84-9.74], P = .0007). HER-2 overexpression, tumor size larger than 2 cm, at least one positive node, and grade 2/3 disease were predictors of brain metastases in univariate analysis. In multivariate analysis, HER-2 overexpression, tumor size larger than 2 cm, and hormone-receptor negativity were independent prognostic factors for the development of brain metastases, whereas hormone-receptor expression was protective. CONCLUSION: Our study shows that newly diagnosed HER-2-overexpressing breast cancer patients are at increased risk for brain metastases. Because most brain metastases occur after the development of systemic disease, these findings prompt consideration of brain prophylaxis strategies with HER-2-inhibiting small molecules able to cross the blood-brain barrier and/or radiologic screening to detect asymptomatic brain metastases.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».