The effect of trastuzumab on pCR in locally advanced HER2-positive breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
286 Background: Neoadjuvant therapy (NAT) is now standard of care for locally advanced breast cancer (LABC). Evidence shows that pathological complete response (pCR) predicts for disease free and overall survival. The pCR rates for LABC vary widely in the literature but prognosis still remains poor for this group of pts. Increases in pCR have been reported in clinical trials with the addition of trastuzumab (T) but these studies have predominantly included operable pts. The aim of this study was to evaluate whether the addition of T to NAT has improved the rates of pCR in HER2+ LABC pts at our center. Methods: Pts from the LABC prospective database at the Sunnybrook Odette Cancer Center in Toronto were included if they had confirmed HER2+ LABC [primary tumors greater than 5cm (T3) with skin or chest wall involvement (T4) or with matted axillary adenopathy (N2)]. Two cohorts of LABC pts, pre-T and post-T groups were compared for baseline characteristics and pCR. Chi square tests and p values were used for comparing proportions. Results: 43 pts were diagnosed between Jan 2002 to Dec 31, 2006 who had HER2+ breast cancer and received NAT without T (pre-T cohort). 17 HER2+ pts were diagnosed with LABC between Jan 1, 2007 to Dec 31, 2009 who received neoadjuvant T (post-T cohort). Baseline characteristics were similar in two cohorts (Table) except more pts in pre-T cohort received neoadjuvant hormonal therapy. The rate of pCR in the pre-T cohort was 9.3% and in the post-T cohort 29% (p value=0.02). Conclusions: The pCR rate dramatically improved in our LABC patients with the addition of T to NAT. The pCR rates still remain lower than in published clinical trials likely reflecting the more advanced nature of LABC in clinical practice. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».