Central Nervous System Metastasis in Patients with HER2-Positive Metastatic Breast Cancer: Patient Characteristics, Treatment, and Survival from SystHERs
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Patients with HER2-positive metastatic breast cancer (MBC) with central nervous system (CNS) metastasis have a poor prognosis. We report treatments and outcomes in patients with HER2-positive MBC and CNS metastasis from the Systemic Therapies for HER2-positive Metastatic Breast Cancer Study (SystHERs). EXPERIMENTAL DESIGN: SystHERs (NCT01615068) was a prospective, U.S.-based, observational registry of patients with newly diagnosed HER2-positive MBC. Study endpoints included treatment patterns, clinical outcomes, and patient-reported outcomes (PRO). RESULTS: Among 977 eligible patients enrolled (2012-2016), CNS metastasis was observed in 87 (8.9%) at initial MBC diagnosis and 212 (21.7%) after diagnosis, and was not observed in 678 (69.4%) patients. White and younger patients, and those with recurrent MBC and hormone receptor-negative disease, had higher risk of CNS metastasis. Patients with CNS metastasis at diagnosis received first-line lapatinib more commonly (23.0% vs. 2.5%), and trastuzumab less commonly (70.1% vs. 92.8%), than patients without CNS metastasis at diagnosis. Risk of death was higher with CNS metastasis observed at or after diagnosis [median overall survival (OS) 30.2 and 38.3 months from MBC diagnosis, respectively] versus no CNS metastasis [median OS not estimable: HR 2.86; 95% confidence interval (CI), 2.05-4.00 and HR 1.94; 95% CI, 1.52-2.49]. Patients with versus without CNS metastasis at diagnosis had lower quality of life at enrollment. CONCLUSIONS: Despite advances in HER2-targeted treatments, patients with CNS metastasis continue to have a poor prognosis and impaired quality of life. Observation of CNS metastasis appears to influence HER2-targeted treatment choice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».