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Enregistrement W2768885575 · doi:10.1007/s10549-017-4543-7

Evaluation of applying IHC4 as a prognostic model in the translational study of Intergroup Exemestane Study (IES): PathIES

2017· article· en· W2768885575 sur OpenAlexaff
Maggie C.U. Cheang, Judith M. Bliss, Giuseppe Viale, Valerie Speirs, Carlo Palmieri, Abeer M. Shaaban, Per Eystein Lønning, James P. Morden, Núria Porta, Jacek Jassem, C J van de Velde, Birgitte Rasmussen, Didier Verhoeven, John M.S. Bartlett, R. Charles Coombes

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research and Treatment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEstrogen and related hormone effects
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesImperial Experimental Cancer Medicine CentreNational Institute for Health and Care ResearchPfizer UKNIHR Imperial Biomedical Research CentreCancer Research UKImperial College LondonPfizer
Mots-clésExemestaneMedicineInternal medicineOncologyProportional hazards modelTamoxifenHazard ratioBreast cancerGynecologyQuartileAdjuvantProgesterone receptorPopulationEstrogen receptorCancerConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intergroup Exemestane Study (IES) was a randomised study that showed a survival benefit of switching adjuvant endocrine therapy after 2-3 years from tamoxifen to exemestane. This PathIES aimed to assess the role of immunohistochemical (IHC)4 score in determining the relative sensitivity to either tamoxifen or sequential treatment with tamoxifen and exemestane. PATIENTS AND METHODS: Primary tumour samples were available for 1274 patients (27% of IES population). Only patients for whom the IHC4 score could be calculated (based on oestrogen receptor, progesterone receptor, HER2 and Ki67) were included in this analysis (N = 430 patients). The clinical score (C) was based on age, grade, tumour size and nodal status. The association of clinicopathological parameters, IHC4(+C) scores and treatment effect with time to distant recurrence-free survival (TTDR) was assessed in univariable and multivariable Cox regression analyses. A modified clinical score (PathIEscore) (N = 350) was also estimated. RESULTS: Our results confirm the prognostic importance of the original IHC4, alone and in conjunction with clinical scores, but no significant difference with treatment effects was observed. The combined IHC4 + Clinical PathIES score was prognostic for TTDR (P < 0.001) with a hazard ratio (HR) of 5.54 (95% CI 1.29-23.70) for a change from 1st quartile (Q1) to Q1-Q3 and HR of 15.54 (95% CI 3.70-65.24) for a change from Q1 to Q4. CONCLUSION: In the PathIES population, the IHC4 score is useful in predicting long-term relapse in patients who remain disease-free after 2-3 years. This is a first trial to suggest the extending use of IHC4+C score for prognostic indication for patients who have switched endocrine therapies at 2-3 years and who remain disease-free after 2-3 years.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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