Intra- and Interlaboratory Reproducibility of the Sensitivity to Endocrine Therapy Assay for Stage II/III Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sensitivity to endocrine therapy assay (SET2,3) predicts treatment outcomes in Stage II-III breast cancer. SET2,3 measures transcription related to estrogen and progesterone receptors (SETER/PR index) and the molecular subtype (RNA4: ESR1, PGR, ERBB2, AURKA) from formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissue sections. METHODS: We designed a nested study across 3 pathology laboratories, each testing 60 breast cancers twice in controlled batches. Laboratories macrodissected and directly homogenized the unstained FFPE tumor sections, then performed the QuantiGene Plex bead-based hybridization assay. SET2,3 was calculated centrally using predefined statistical R-scripts and applying pre-defined cutpoints. Concordance correlation coefficient (CCC) was calculated from continuous measurements and Kappa statistic from categorical results. A mixed-effects model estimated contributions to bias (fixed effects) and variance (random effects) from the replicated design. RESULTS: Intralaboratory (CCC 0.96-0.99) and interlaboratory (CCC 0.98-0.99) SET2,3 results were concordant, with rates of agreement for high/low categorization within (Kappa 0.83-0.93) and between laboratories (Kappa 0.87-0.88). The relative contributions to overall variance of SET2,3 measurements were 96.90% from biological differences between cancers, 0.67% from interlaboratory variability, and 2.44% from residual causes including intralaboratory replicates. Similar results were obtained with SETER/PR, the baseline prognostic index calculated using pathological or clinical tumor and nodal staging information, and the 4 individual genes (ESR1, PGR, ERBB2, and AURKA). CONCLUSION: Intra- and interpathology laboratory measurements of SET2,3 and its components were highly reproducible when tested from FFPE tumor sections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».