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Enregistrement W2947568083 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.503

Impact of clinical risk category on prognosis and prediction of chemotherapy benefit in early breast cancer (EBC) by age and the 21-gene recurrence score (RS) in TAILORx.

2019· article· en· W2947568083 sur OpenAlexaff
Joseph A. Sparano, Robert J. Gray, Della Makower, Tracy Lively, Thomas J. Saphner, Maccon Keane, Henry Leonidas Gomez, Pavan S. Reddy, Timothy F. Goggins, Ingrid A. Mayer, Deborah Toppmeyer, Adam Brufsky, Matthew P. Goetz, Daniel F. Hayes, Elizabeth Claire Dees, Kathleen I. Pritchard, Charles E. Geyer, John A. Olson, Kathy S. Albain, George W. Sledge

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineCohortBreast cancerOncologyChemotherapyAdjuvantCancerGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

503 Background: TAILORx established that endocrine therapy (ET) alone is non-inferior to adjuvant chemotherapy (CT) plus ET in EBC and a 21-gene RS of 11-25, with some benefit if ≤50 years (y) with RS 16-25 (PMID: 29860917). We evaluated whether clinical risk (tumor size & histologic grade) provides additional prognostic information to RS, a secondary trial objective. Methods: Clinical risk by was assessed by Adjuvant! (version 8.0) using MINDACT criteria (PMID 27557300), defined as low clinical risk (LCR - tumor ≤3 cm and low grade, <2 cm and intermediate grade, or ≤1 cm and high grade) or high clinical risk (HCR -not meeting LCR criteria). Results: Of 9427 women with RS and clinical risk information, 70% were LCR and 30% HCR, with comparable distribution by age ( ≤50 vs. >50). The RS was 26-100 in 9% of LCR and 27% of HCR patients, with similar distributions by age. Although LCR/HCR provided additional prognostic information in each RS category for iDFS, including RS 0-10 (9-year rates 86.7% vs. 75.7% LCR vs. HCR), 11-25 (85.4% vs. 78.9%), and 26-100 (82.0% vs. 70.4%), iDFS rates were similar irrespective of CT (no vs. yes) in the entire RS 11-25 cohort whether LCR (85.8% vs. 85.1%) or HCR (79.8% vs. 77.9%). DRFI rates were also similar irrespective of CT in the RS 11-25 cohort or > 50y group whether LCR (96.0% vs. 96.1% overall; 96.5% vs. 96.0% > 50y) or HCR (92.3% vs. 89.9% overall; 91.7% vs. 90.7% >50y). For women ≤50y, the absolute reduction in distant recurrence from CT with a RS of 16-20 (N=923) was -0.2% (standard error [SE]±2.1%) for LCR vs. 6.5%(SE±4.9%) for HCR (vs. 1.6%[SE±1.9%] overall), whereas for a RS 21-25 (N=492) it was 6.4% (SE±4.9%) for LCR vs. 8.6% (SE±6.2%) for HCR (vs. 6.5%[SE±3.7%] overall). Conclusions: Clinical risk stratification provides additional prognostic information to the 21-gene RS, but not prediction of CT benefit in the overall TAILORx population or those > 50y, and facilitates more refined estimates of absolute CT benefit for women ≤50y with a RS 16-25. (Funded by National Cancer Institute, Komen Foundation, Breast Cancer Research Foundation). Clinical trial information: NCT00310180.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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