The prognostic and predictive role of 21‐gene recurrence scores in hormone receptor‐positive early‐stage breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, gene expression profiling of breast cancer has emerged as an important tool in early-stage breast cancer management. The approach provides important information on underlying biological mechanisms, breast cancer classification, future risk potential of developing recurrent metastatic disease, and provides beneficial clues for adjuvant chemotherapy in hormone receptor (HR) positive breast cancer. Of the commercially available genomic tests for breast cancer, the prognostic and predictive value of 21-gene recurrence score tests have been validated using both retrospective data and prospective clinical trials. In this paper, we reviewed the current evidence on 21-gene expression profiles for HR-positive HER2-negative early-stage breast cancer management. We show that current evidence supports endocrine therapy alone as an appropriate adjuvant systemic therapy for approximately 70% of women with HR-positive, HER2-negative, node-negative breast cancer. Evolving evidence also suggests that 21-gene recurrence scores have predictive values for node-positive breast cancer and that chemotherapy can be avoided in more than half of women with nodes 1 to 3 positive HR-positive breast cancer. Furthermore, retrospective data also supports the predictive role of 21-gene recurrence scores for adjuvant radiation therapy. A prospective trial in this area is ongoing.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».