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Enregistrement W3130574885 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs20-ps1-50

Abstract PS1-50: Locoregional therapy in de novo metastatic breast cancer: Systemic review and meta-analysis

2021· article· en· W3130574885 sur OpenAlexaff
Daniel Reinhorn, Raz Mutai, Rinat Yerushalmi, Assaf Moore, Eitan Amir, Hadar Goldvaser

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerInternal medicineHazard ratioOncologySystemic therapyMetastatic breast cancerPopulationSubgroup analysisRandomizationCancerRandomized controlled trialMeta-analysisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: De novo metastatic breast cancer represents around 6% of breast cancer diagnoses. Retrospective data suggest that locoregional therapy (LRT) for the primary breast cancer in metastatic disease may improve outcomes. Randomized control trials (RCTs) have evaluated the role of LRT in this setting with inconsistent results. Methods: We searched PubMed to identify RCTs that compared LRT and standard systemic therapy to standard therapy alone in de novo metastatic breast cancer. The search was supplemented by a review of abstracts from key conferences. Hazard ratios (HRs) and their associated 95% confidence intervals (CIs) were computed and pooled in a meta-analysis using generic inverse variance. Overall survival (OS) data were extracted for the intention to treat (ITT) population and for pre-specified subgroups defined by tumor subtype and by site of metastases. Subgroup analysis evaluated the effect of systemic treatment prior randomization to LRT. Results: Analyses included 4 trials comprising 970 patients. LRT included standard surgery to the primary breast tumor in all studies, and adjuvant radiation per standard of care was mandatory in 3 studies. Systemic treatment prior randomization showed similar results (HR=0.92 and HR=1.06 for upfront LRT and LRT following systemic treatment, respectively, p for the subgroup difference=0.72). LRT was not associated with improved OS in the ITT population (HR 0.97, 95% CI 0.72-1.29, p=0.81). LRT was not associated with improved OS in any tumor subtypes, including hormone receptor positive (HR for OS= 0.96, 95% CI 0.65-1.43, p=0.85), triple negative (HR 1.4, 95% CI 0.50-3.91, p=0.52) and human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) positive disease (HR 0.93, 95% CI 0.68-1.28, p=0.67). Additionally, LRT did not improve OS in bone only disease (HR 0.97, 95% CI 0.58-1.62, p=0.92) and in visceral disease (HR=1.02, 95% CI 0.77-1.35, p=0.90). Conclusions: LRT in de novo metastatic breast cancer is not associated with improved OS. Results are consistent among different breast cancer subgroups. Citation Format: Daniel Jack Reinhorn, Raz Mutai, Rinat Yerushalmi, Assaf Moore, Eitan Amir, Hadar Goldvaser. Locoregional therapy in de novo metastatic breast cancer: Systemic review and meta-analysis [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS1-50.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,034
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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