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Enregistrement W2344022496 · doi:10.1093/jnci/djw050

Comparing Breast Cancer Multiparameter Tests in the OPTIMA Prelim Trial: No Test Is More Equal Than the Others

2016· article· en· W2344022496 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Technology Assessment ProgrammeGovernment of OntarioUniversity College LondonUniversity of WarwickMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineConcordanceInternal medicineConfidence intervalBreast cancerOncologyPopulationRisk stratificationGynecologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous reports identifying discordance between multiparameter tests at the individual patient level have been largely attributed to methodological shortcomings of multiple in silico studies. Comparisons between tests, when performed using actual diagnostic assays, have been predicted to demonstrate high degrees of concordance. OPTIMA prelim compared predicted risk stratification and subtype classification of different multiparameter tests performed directly on the same population. METHODS: Three hundred thirteen women with early breast cancer were randomized to standard (chemotherapy and endocrine therapy) or test-directed (chemotherapy if Oncotype DX recurrence score >25) treatment. Risk stratification was also determined with Prosigna (PAM50), MammaPrint, MammaTyper, NexCourse Breast (IHC4-AQUA), and conventional IHC4 (IHC4). Subtype classification was provided by Blueprint, MammaTyper, and Prosigna. RESULTS: Oncotype DX predicted a higher proportion of tumors as low risk (82.1%, 95% confidence interval [CI] = 77.8% to 86.4%) than were predicted low/intermediate risk using Prosigna (65.5%, 95% CI = 60.1% to 70.9%), IHC4 (72.0%, 95% CI = 66.5% to 77.5%), MammaPrint (61.4%, 95% CI = 55.9% to 66.9%), or NexCourse Breast (61.6%, 95% CI = 55.8% to 67.4%). Strikingly, the five tests showed only modest agreement when dichotomizing results between high vs low/intermediate risk. Only 119 (39.4%) tumors were classified uniformly as either low/intermediate risk or high risk, and 183 (60.6%) were assigned to different risk categories by different tests, although 94 (31.1%) showed agreement between four of five tests. All three subtype tests assigned 59.5% to 62.4% of tumors to luminal A subtype, but only 121 (40.1%) were classified as luminal A by all three tests and only 58 (19.2%) were uniformly assigned as nonluminal A. Discordant subtyping was observed in 123 (40.7%) tumors. CONCLUSIONS: Existing evidence on the comparative prognostic information provided by different tests suggests that current multiparameter tests provide broadly equivalent risk information for the population of women with estrogen receptor (ER)-positive breast cancers. However, for the individual patient, tests may provide differing risk categorization and subtype information.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,292 · 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