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Enregistrement W3169372071 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.502

Utility of the 70-gene MammaPrint assay for prediction of benefit from extended letrozole therapy (ELT) in the NRG Oncology/NSABP B-42 trial.

2021· article· en· W3169372071 sur OpenAlexaff
Priya Rastogi, Hanna Bandos, Peter C. Lucas, Laura van ‘t Veer, Jia-Perng Jennifer Wei, Charles E. Geyer, Louis Fehrenbacher, Mark L. Graham, Stephen Chia, Adam Brufsky, Janice M. Walshe, Gamini S. Soori, Shaker R. Dakhil, Soonmyung Paik, Sandra M. Swain, Andrea Menicucci, Shiyu Wang, M. William Audeh, Norman Wolmark, Eleftherios P. Mamounas

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineInternal medicineHazard ratioBreast cancerOncologyClinical endpointLetrozoleProportional hazards modelLog-rank testConfidence intervalCancerGynecologyRandomized controlled trialTamoxifen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

502 Background: The 70-gene MammaPrint (MP) assay predicts risk of distant recurrence (DR) in hormone-receptor positive early-stage breast cancer and classifies cancers as Low Risk or High Risk. NSABP B-42 evaluated ELT in patients (pts) who had completed 5 yrs of adjuvant endocrine therapy (tx). The primary objective was to determine the utility of MP to identify pts enrolled in NSABP B-42 who are likely to benefit from ELT. Methods: A total of 1,866 pts from B-42 had available MP results. Primary endpoint is DR. Secondary endpoints are disease-free survival (DFS) and breast cancer-free interval (BCFI). For the primary analysis, pts were classified as High Risk (MP-H) (MP score ≤0.000) or Low Risk (MP-L) (MP score > 0.000). Exploratory analyses were performed for MP-L subcategories: MP Ultralow Risk (MP-UL) (MP score > 0.355) and MP-L but not MP-UL (MP-LNUL) (MP score > 0.000, ≤0.355). Likelihood ratio test based on stratified Cox proportional hazards (PH) model was used for treatment by risk group interaction. Stratified log-rank test was used to compare treatment groups. Hazard ratios and 95% CI were computed based on the stratified Cox PH model. Results: Among 1,866 pts, 706 (38%) were MP-H and 1,160 (62%) were MP-L. Of the MP-L, 252 (22%) were MP-UL. There were no significant differences in the distribution of patient and tumor characteristics between the MP group and the rest of the B-42 cohort, except for HER2 status. ELT effect was more pronounced in the MP cohort than in the overall B-42 population. For DR, there was statistically significant ELT benefit in MP-L (HR = 0.43, 95% CI 0.25-0.74, p = 0.002), but not MP-H (HR = 0.65, 0.34-1.24, p = 0.19) (interaction p = 0.38). For DFS, there was statistically significant ELT benefit in MP-L, but not MP-H (interaction p = 0.015). Similar findings were observed for BCFI (interaction p = 0.006). Within subcategories of MP-L, there was statistically significant ELT benefit in MP-LNUL, but not in MP-UL for all three endpoints, however the power in MP-UL was limited due to low number of pts (Table). Clinical trial information: 00382070. Conclusions: Statistically significant ELT benefit was observed for MP-L, but not MP-H. The treatment by risk group interaction was not statistically significant for DR, but it was for DFS and BCFI. The benefit appears to be stronger in MP-LNUL than in MP-UL. NCT: 00382070. Support: U10CA180868, -180822, U24CA196067; Novartis; Agendia.[Table: see text]

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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