Percentage of Hormone Receptor Positivity in Breast Cancer Provides Prognostic Value: A Single-Institute Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A majority of breast cancer tumors express estrogen receptor (ER) and/or progesterone receptor (PR); however, the percentage of cancer cells expressing these receptors can range from 0-100%. The prognostic and therapeutic impact of the percentage of cells expressing hormone receptors in breast cancer is not fully understood. METHODS: A retrospective analysis of 411 breast cancer patients who were treated at the University of Nebraska Medical Center between 2010 and 2017 was performed. Patient tumors were evaluated for percentage of cells expressing ER and PR in conjunction with clinical outcomes. RESULTS: Patient tumors demonstrated a highly bimodal pattern of ER and PR staining with a majority of tumors demonstrating either a high percentage (> 80% of cells) or lack of cells (0%) staining for ER or PR. An increase in the percentage of ER positivity correlated with decreased local recurrence and improved overall survival. An increase in the percentage of PR positivity demonstrated a trend towards decreased local recurrence and improved overall survival, but was not statistically significant. CONCLUSIONS: Results based on both continuous and categorical evaluation of ER expression revealed that increasing expression correlated with improved patient outcomes. Similar evaluation of PR expression demonstrated a trend towards improved patient outcomes though not statistically significant. These findings suggest that the degree of hormone receptor positivity and not a Boolean representation of positivity could provide additional prognostic value in the treatment and management of breast cancer.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».