Prediction of Oncotype Dx recurrence score using clinical parameters
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE/BACKGROUND: The Oncotype Dx test is a genomic test currently used in clinical practice to predict the risk of disease recurrence in estrogen receptor (ER)-positive, HER2-negative breast cancer patients with axillary lymph node-negative or micrometastatic disease. The test is one of several similar genomically based tests available. Although it has a good predictive value, it is expensive and thus constitutes a significant financial burden for health systems. Thus, several attempts have been made to devise low-cost tools that could predict the recurrence score derived from the genomic evaluation using easily obtainable clinical parameters. METHODS: Two previously proposed predictive tools were evaluated in a cohort of 201 patients that had undergone the Oncotype Dx test for their efficacy in predicting the Oncotype Dx Recurrence Score (RS). A simple predictor, named GR-PR, based on two available pathologic parameters, grade and progesterone receptor status was devised and also evaluated. RESULTS: The sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy of all three tools were compared and found to be similar for all cutoff points of Oncotype Dx RS. The accuracy of GR-PR was comparable to the best performing of the two other prediction tools for all four cutoff points. CONCLUSION: The simple GR-PR predictor proposed in this study seems to be at least as accurate as more complex tools and should be the preferred tool for the prediction of Oncotype Dx RS from clinicopathologic parameters when the Oncotype Dx test is not available.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».