Prognostic and predictive value of a low estrogen receptor expression in breast cancer: A retrospective study from a reference center.
Notice bibliographique
Résumé
627 Background: Threshold of estrogen receptors positivity in breast cancer has been lowered to ≥1% of stained cells by immunohistochemistry testing. This change was based on experts’ recommendations from the 2009 St Gallen International Expert Consensus and from the 2010 guidelines of the American Society of Clinical Oncology (ASCO)/College of American Pathologists (CAP). However few studies support these guidelines and the benefit of treating weakly positive estrogen receptor tumors (1-9%) is unknown. Methods: We identified 2221 breast cancer patients with estrogen receptors tested by ligand-based assay, treated and followed in our institution between 1976 and 2008. Date and cause of death were identified through linkage to Quebec Mortality File. A multivariate Cox proportional-hazards model was used to assess the effect of estrogen receptor levels on breast cancer mortality in patients who received hormonal therapy (tamoxifen). Results: In patients with low estrogen receptors, 17% (383 patients) were within 0-3 fmol/mg of cytosol and 12% (266 patients) were within 4-9 fmol/mg of cytosol. Patients with estrogen receptor levels of 0-3, 4-9, 10-19, 20-49, and ≥50 fmol/mg of cytosol had a 20-year breast cancer survival rate of 56%, 56%, 63%, 71% and 60% respectively. From the 2221 patients, 661 (29.8%) received hormonal therapy. In these patients, estrogen receptor levels of 0-3, 4-9, 10-19, 20-49 and ≥50 fmol/mg of cytosol were associated with lower breast cancer mortality (HR (p-value) of 1.00 (reference), 0.59 (0.09), 0.19 (<0.0001), 0.26 (<0.0001) and 0.31 (<0.0001) respectively); with significant mortality reduction only for estrogen receptor levels ≥10 fmol/mg of cytosol. Conclusions: A weak expression of estrogen receptors (<10 fmol/mg) in breast cancer is associated with increase breast cancer mortality. Our results did not show a significant benefit to treat these patients with hormonal therapy as oppose to those with estrogen receptor levels ≥10 fmol/mg of cytosol. To further support these findings, a similar study should be repeated in patients with estrogen receptors tested by immunohistochemistry.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».