Biological Markers Predictive of Invasive Recurrence in DCIS
Notice bibliographique
Résumé
DCIS is a heterogeneous group of non-invasive cancers of the breast characterized by various degrees of differentiation and unpredictable propensity for transformation into invasive carcinoma. We examined the expression and prognostic value of 9 biological markers with a potential role in tumor progression in 133 patients with pure DCIS treated with breast conserving surgery alone, between 1982–2000. Histology was reviewed and immunohistochemical staining was performed. Pearson correlation coefficient was used to determine the associations between markers and histopathological features. Univariate and multivariate analysis examined associations between time to recurrence and clinico-pathologic features and biological markers. Median age at diagnosis was 55 years (25–85). With a median follow up of 8.91 years, 41/133 patients recurred (21 as invasive recurrence). In this cohort 13.5% had low, 43% intermediate and 42% high nuclear grade. Comedo necrosis was found in 65% of cases. Expression of ER (62.4%), PR (55.6%), HER2/neu (31.6%), MIB1 (39.8%), p53 (22.6%), p21 (39.8%), Cyclin D1 (95.5%) calgranulin (20.5%), psoriasin (12%), was found in DCIS. HER2/neu was overexpressed in 45% that recurred as DCIS and 42.9% that recurred as invasive cancer, and only in 26.1% in cases that never recurred. On univariate analysis, HER2/neu overexpression was the only marker associated with an increased risk for any recurrence (p = 0.044). The hazard ratio for recurrence for HER2/neu positive DCIS was 1.927 (confidence interval 1.016–3.653) compared to HER2 negative DCIS. On multivariate analysis, HER2/neu overexpression remained the only independent variable significantly associated with any recurrence (p = 0.014) and with invasive recurrence (p = 0.044). This data suggest that HER2/neu testing may become an important parameter in the management of DCIS and the treatment of cases with positive HER2/neu status could be modified accordingly, similar to the current approach for HER2/neu positive invasive disease.
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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 | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».