Abstract P6-16-01: Refined local recurrence risk estimates based on a multigene expression assay combined with clinicopathological features significantly impacts radiotherapy recommendation in patients with low/intermediate risk DCIS treated with breast-conserving surgery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Guidelines recommend that breast radiation (RT) can be omitted for patients with a low risk of local recurrence (LR) after breast-conserving surgery (BCS) for DCIS. The inability to identify women at low risk of LR (<10%) at 10 years after BCS has hampered efforts to de-escalate therapy for DCIS. The Oncotype DX Breast DCIS Score® (DS), a 12-gene expression assay, predicts LR risk after BCS. The revised DS report adds information from the DS with clinicopathological features (CPF) (age, tumor size, year) (BCRT 2018;169;358-690) to provide refined estimates of LR risk and can better identify patients with low 10-year LR risk (<10%) after BCS. We evaluated the impact of refined LR risk estimates on its ability to change radiation oncologists’ recommendations for RT in women with low/moderate risk DCIS treated with BCS. Methods: Prospective cohort study of women with low/moderate risk pure DCIS treated with BCS. Cases with age <45 yrs, margins <1mm, tumor >2.5cm, multifocality, or prior breast cancer were excluded. Baseline CPFs, the DS and risk of LR were collected. Pre-assay, the radiation oncologist provided an estimate of 10-year LR risk without RT and a preliminary recommendation for RT. Post-assay, final recommendations were recorded. The primary outcome was change in treatment recommendation by the radiation oncologist. Target sample size was 220 to provide data on 200 evaluable patients with adequate precision. Results: 217 patients were evaluable: mean age, 63 years and mean tumor size, 1.1 cm. Nuclear grade was low in 26 (12%), intermediate in 116 (53%), and high in 75 (35%) of patients. Mean DS = 32; 140 (64%) low (<39), 32 (15%) intermediate (39-54), 45 (21%) high risk DS (≥5). The assay lead to a change in treatment recommendation in 35.2% (76/216) (95% CI: 29.1-41.8) of cases. The proportion of cases recommended to receive RT decreased from 79% (N=171) pre-assay to 50% post-assay (p<.001). This was due to a significant increase in the proportion of cases (46%) with a predicted low risk of LR (<10%) post-assay and recommendations to omit RT for those with low LR risk. Pre-assay, physician estimates of 10-yr LR risks after BCS based on CPFs alone were <10% in 13 (6%) cases, 10-15% in 76 (35%) cases and >15% in 128 (59%) cases. Post-assay, estimated 10-yr LR risk after BCS was <10% in 101 (46%) patients (83% recommended no RT), 10-15% in 67 (31%) (RT recommended in 66%) and >15% in 49 (22%) (RT recommended in 98%). Conclusion: The use of the DCIS Score combined with CPFs identifies more women with an estimated low (<10%) 10-yr LR risk after BCS leading to a significant change in treatment recommendations with a decrease in recommendations for RT following BCS compared to CPFs alone. Table 1.Post-assay 10-yr LR risk<10%10-15%>15%(N=101)(N= 67)(N=49)Pre-assay estimated 10-yr LR risk• <10% (N=13)922• 10-15% (N=76)50188• >15% (N=128)424739RT recommended• Yes17 (17%)44 (66%)48 (98%)• No83 (83%)23 (34%)1 (2%) Citation Format: Eileen Rakovitch, Anne Koch, Laval Grimard, Hany Soliman, Christiaan Stevens, Francisco Perera, Iwa Kong, Senti Senthelal, Margaret Anthes, Ericka Wiebe, Jeffrey Cao, Mira Goldberg, Sally Smith, Luciana Spadafora, Sameer Parpia, Timothy Whelan. Refined local recurrence risk estimates based on a multigene expression assay combined with clinicopathological features significantly impacts radiotherapy recommendation in patients with low/intermediate risk DCIS treated with breast-conserving surgery [abstract]. In: Proceedings of the 2019 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2019 Dec 10-14; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(4 Suppl):Abstract nr P6-16-01.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».