Population-based Screening for <i>BRAF</i> V600E in Metastatic Colorectal Cancer Reveals Increased Prevalence and Poor Prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: BRAF V600E mutations portend poor prognosis in metastatic colorectal cancer (mCRC); however, the true prevalence and prognosis are unknown, as unwell patients may not undergo BRAF sequencing. Experimental Design: We reviewed a population-based cohort of 1,898 patients with colorectal cancer that underwent reflexive IHC mismatch repair (MMR) and BRAFV600E testing. Outcomes among IHC-detected BRAFV600E mCRC (BRAFIHC) were compared with patients with next-generation sequencing (NGS)–identified BRAFV600E-mutated mCRC from two institutions (BRAFNGS) with patients spanning from 2004 to 2018. Results: All-stage population prevalence of BRAFV600E was 12.5% (238/1,898) and did not differ between early and metastatic stages (P = 0.094). Prevalence among mCRC was 10.6% (61/575), of whom 51 (83.6%) were referred to oncology and 26 (42.6%) had NGS testing. BRAFIHC had worse median overall survival (mOS) than BRAFNGS [5.5 vs. 20.4 months; HR, 2.90; 95% confidence interval (CI), 1.89–4.45; P &lt; 0.0001], which persisted in multivariate analysis (P &lt; 0.0001). Across a combined NGS and IHC cohort, BRAFV600E tumors with deficient MMR showed worse mOS compared with MMR proficient tumors (8.9 vs. 17.2 months; HR, 1.46; 95% CI, 0.96–2.27; P = 0.043). In this combined cohort, first-line progression-free survival was 5.9 months, with minimal differences between regimens. Within the population-based cohort, attrition between treatment lines was high with only 60.7% receiving first-line chemotherapy and 26.2% receiving second line. Conclusions: Patients with BRAFV600E-mutated mCRC have a worse prognosis than previously suggested, potentially arising from referral bias for testing. High attrition between lines of therapy suggests efficacious therapies need to be prioritized early for patients to benefit.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».