Baseline Characteristics, Treatment Patterns, and Outcomes in Patients with HER2-Positive Metastatic Breast Cancer by Hormone Receptor Status from SystHERs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: We report treatments and outcomes in a contemporary patient population with HER2-positive metastatic breast cancer (MBC) by hormone receptor (HR) status from the Systemic Therapies for HER2-positive Metastatic Breast Cancer Study (SystHERs). Experimental Design: SystHERs (NCT01615068) was an observational, prospective registry study of U.S.-based patients with newly diagnosed HER2-positive MBC. Endpoints included treatment patterns and clinical outcomes. Results: Of 977 eligible patients (enrolled from 2012 to 2016), 70.1% (n = 685) had HR-positive and 29.9% (n = 292) had HR-negative disease. Overall, 59.1% (405/685) of patients with HR-positive disease received any first-line endocrine therapy (with or without HER2-targeted therapy or chemotherapy); 34.9% (239/685) received HER2-targeted therapy + chemotherapy + sequential endocrine therapy. Patients with HR-positive versus HR-negative disease had longer median overall survival (OS; 53.0 vs 43.4 months; hazard ratio, 0.70; 95% confidence interval, 0.56–0.87). Compared with patients with high HR-positive staining (10%–100%, n = 550), those with low HR-positive staining (1%–9%, n = 60) received endocrine therapy less commonly (64.2% vs 33.3%) and had shorter median OS (53.8 vs 40.1 months). Similar median OS (43.4 vs 40.1 months) was observed in patients with HR-negative versus low HR-positive tumors (1%–9%). Conclusions: Despite evidence that first-line HER2-targeted therapy, chemotherapy, and sequential endocrine therapy improves survival in patients with HR-positive, HER2-positive disease, only 34.9% of patients in this real-world setting received such treatment. Patients with low tumor HR positivity (1%–9%) had lower endocrine therapy use and worse survival than those with high tumor HR positivity (10%–100%).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».