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Enregistrement W2591415331 · doi:10.1200/jco.2015.33.28_suppl.121

Early breast cancer response to neoadjuvant chemotherapy: Defining the optimal timing and response rate using clinical tumor measurement.

2015· article· en· W2591415331 sur OpenAlexaffabout
Dominique K. Boudreau, Fabiano Santos, André Robidoux, Jean-François Boileau

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerComplete responseInternal medicineNeoadjuvant therapyCancerOncologyCutoffChemotherapyReceiver operating characteristicNatGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

121 Background: Breast cancer pathological complete response (pCR) following neoadjuvant therapy (NAT) is associated with better survival in some tumor subtypes. There is interest in identifying methods to increase early prediction of pCR during NAT. A simple and inexpensive technique such as early clinical breast examination has been shown to correlate with pCR during NAT in some studies. However, the optimal timing of the measurement and the best tumor response (TR) rate to predict pCR still need to be defined. Methods: We conducted a retrospective cohort study of patients prospectively enrolled in the following NSABP trials in one academic center (Montreal, Canada): B-40, B-41, FB-AX-003, FB-4, FB-5 and FB-6. Patients with T4 disease or disease progression were excluded. Clinical tumor measurements were recorded before each cycle of NAT. TR was measured as the percentage decrease in the largest tumor diameter. ROC curves for TR measurements at each time point were generated, comparing areas under the curve using the DeLong method. P-value ² 0.05 was considered significant. Results: We analyzed data of 155 patients recruited from Aug. 2005 to May 2011. Results are presented in Table 1. The best time point to predict pCR was after cycle 2. At this time point, a TR of 46% was the best cutoff value to predict for pCR. Among hormone receptor positive (HR+) and HER-2 positive (HER-2+) breast cancer patients, a TR of 47% after cycle 2 was significantly predictive for pCR. These findings were similar using a 50% TR cutoff after 2 cycles. Conclusions: Observing a 50% reduction in largest tumour diameter on clinical breast examination after cycle 2 of NAT is predictive for pCR in HR+ and HER-2+ breast cancer patients. We recommend using this definition of clinical response in future trials evaluating novel methods to improve early prediction of pCR during NAT. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,287 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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