Comparative Analysis of Human Epidermal Growth Factor Receptor 2 Testing in Breast Cancer According to 2007 and 2013 American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists Guideline Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To study the effect of the 2013 updates to the 2007 American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists recommendations for human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) testing in breast cancer on testing patterns and interpretation in a large regional reference laboratory. Patients and Methods Patient cases with HER2 testing scores for breast biomarker evaluation were selected from our laboratory information system during two 12-month periods (2012 and 2014). The number of tests performed, type of specimens, proportion of HER2-positive and equivocal patient cases, and number of repeat tests on subsequent excisional specimens were examined and compared. Results Although the number of samples tested increased between 2012 and 2014 (2,201 v 2,558 patient cases; 2,278 v 2,659 tumors), HER2 positivity remained constant (15.7% v 15.5%, respectively). The number of repeat tests performed within 6 months more than doubled (122 [5.5%) of 2,201 v 302 [11.8%] of 2,558; P < .001), and the proportion of immunohistochemistry (IHC) 2+ tumors was significantly lower in 2014 than in 2012 (20.3% v 25.3%; P < .001). However, the proportion of patient cases with unresolved HER2 statuses (equivocal by IHC and in situ hybridization) was significantly higher in 2014 (four of 2,278 v 90 of 2,660; P < .001). Conclusion Our findings indicate that the 2013 updates to the American Society of Clinical Oncology/College of American Pathologists recommendations for HER2 testing in breast cancer did not affect the overall HER2-positivity rate or the proportion of patients eligible for HER2-targeted therapy. The proportion of tests and repeat tests performed increased, as did the number of patient cases categorized as ISH equivocal. The benefit of targeted therapy in the equivocal group is not proven, so targeted therapy should not be considered for patients in this category which should be redefined in future iterations of the recommendations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».