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Enregistrement W2948022903 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e12588

Retrospective study of neuroendocrine breast cancer cases from a single institution in Québec.

2019· article· en· W2948022903 sur OpenAlexaffabout
Marie-Michèle Plante, Paul-Michel Houle, Catherine Prady, Samuel Martel, Sameh Geha, Michel Pavic

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensHôpital FleurimontUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerRetrospective cohort studyOncologyCohortInternal medicineCancerPathologicalPopulationNeuroendocrine tumorsDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12588 Background: Within numerous breast cancer types, the neuroendocrine subtype distinguishes itself from the others by its rarity. Most of the actual data comes from European and Asian retrospective studies, whom were mostly published before the 2012 WHO classification. Methods: The aim of our study was to describe a North American cohort of neuroendocrine breast cancer tumors homogenized for the latest WHO classification of 2012. We describe the clinical presentation, diagnostic, therapeutic management and prognosis of our population recensed between 2006 and 2016 at the CHUS in Sherbrooke, Québec. A pathological review of the cases was done to unify the cohort by the latest WHO classification. Results: 59 cases were identified from the 5238 cases of breast cancer evaluated between 2006 and 2016. After review from the pathologist, 9 cases were discarded since they did not meet the diagnostic criterias. 47 patients had invasive breast carcinoma with neuroendocrine differentiation, 4 patients had poorly differentiated/small cell carcinoma and none had well differentiated neuroendocrine tumor. 44 patients were not metastatic whereas 7 patients were metastatic at disease onset with a mean age at diagnosis of 70 and 67 years respectively. 10% (4/44) developed a metastatic disease with a median time of 30 months. The mean size of the tumor was 26,1 mm and had a mean Ki67% of 28,3%. All of our patients were ER+, 98% PR+ and 4% Her2+. None had a triple negative disease. 6 patients were SBR grade 1, 31 were grade 2 and 12 were grade 3. The median follow-up for the non-metastatic patients was 42 months and 23 months for the metastatic patients. The median overall survival of our metastatic cohort was 30 months. The histologic subtype did not statistically influence the overall survival and the progression-free survival. Conclusions: Our study is the largest North American cohort of neuroendocrine breast cancer tumors classified with the latest WHO classification of 2012. More details about each subgroup analysis will be presented at the meeting. Even with this classification, the histologic diagnosis remains challenging. Further studies are needed to better characterize these patients and define their optimal management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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