Hormone Receptor Expression on Endocrine Therapy in Patients with Breast Cancer: A Meta-Analysis
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Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the role of hormone receptor expression on endocrine therapy in patients with breast cancer. Methods The databases were used to collect the effect of high expression and low expression of hormone receptors on the efficacy of endocrine therapy in breast cancer. Two evaluators independently screened the literature based on preset inclusion and exclusion criteria. The quality of the article was evaluated using a modified Newcastle-Ottawa Scale (NOS) system. The survival data included in the literature were extracted and the ln(hazard ratio (HR)) and se[ln(HR)] of the overall survival (OS), disease-free survival (DFS), and recurrence-free survival (RFS) rates were calculated according to different level of hormone receptors. The RevMan 5.3 software was used to evaluate the meta-analysis. Results A total of 13 relevant literature were included in the study. There were 8318 estrogen receptor (ER)-positive and 7926 progesterone receptor (PR)-positive patients. Overall survival, DFS, and RFS rates in high expression of ER(+) patients were significantly higher in low expression of ER(+) patients (OS HR = .59, 95% confidence interval (CI): .46-.76, P < .0001; DFS HR = .62, 95%CI: .50-.76, P < .00001; RFS HR = .44, 95% CI: .33-.58, P < .00001). In patients with high expression of PR(+), OS, DFS, and RFS rates were significantly higher than those with low expression of PR(+) (OS HR = .66, 95% CI: .57-.78, P < .00001; DFS HR = .52, 95% CI: .42-.65, P < .00001; RFS HR = .24, 95% CI: .11-.53, P = .0004). Conclusion The expression of ER and PR are powerful predictors of adjuvant endocrine therapy response. Breast cancer patients with high expression of hormone receptors benefit more from endocrine therapy and have better prognosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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.
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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 découle