A Retrospective Single Center Study Investigating the Clinical Significance of Grade in Triple Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
management is primarily chemotherapy and surgical resection of localized tumors [9,10], followed by radiotherapy.Despite advances in novel immunotherapies and the discovery of additional biomarkers serving as therapeutic targets, TNBC remains clinically challenging to treat [11,12].A distant recurrence rate of 33.9% has been found in TNBC patients compared to a 20.4% rate amongst patients with non-TNBC [7].WHO classifies TNBC tumors in histopathological grades from 1 to 3 [13].Many TNBC disease prognosis and outcome clinical research studies on focused on tumor stage or the extent of cancer spread whereby patients presenting with localized, early-stage cancers have better outcomes than those presenting at a later stage [14].Tumor size, molecular profiles, and nodal status have also been studied in relation to disease outcome, yet there remains limited information on the AbstractThe purpose of this study was to investigate the predictive value of histological grade in triple negative breast cancer (TNBC).We retrospectively analyzed 305 TNBC patient charts from 2004-2017 at Windsor Regional Cancer Center with triple negative defined as estrogen (ER), progesterone (PR), and HER-2 negative.The significance of grade with respect to demographic and treatment variables as well as patient outcomes was determined.There were found to be 10, 45, and 250 patients with tumor grades 1, 2, 3, respectively.The overall survival rates were 90.12%, 64.4%, and 77.2%, for patients with grade 1, 2 and 3 tumors respectively (p=0.019).Overall relapse rates were 70%, 55.6%, and 75.6%, respectively for patients with tumor grades 1, 2, and 3 (p=0.04)Comparing between grade 2 and grade 3, we determined that patients with grade 2 tumors had a 5.5-fold increased risk of death (HR=5.513;95% CI 1.2-25.6)and shorter time to relapse (HR=1.9;95% CI 1.1-3.2) at five years from time of diagnosis.In this retrospective review, grade was shown to have positive predictive value in determining relapse.This finding has the potential to impact patients and their clinicians, and as well, suggests a unique focus on this patient group in future research is recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».