HER2 Testing in a Population-Based Study of Patients With Metastatic Breast Cancer Treated With Trastuzumab
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context. —The development of trastuzumab has led to new therapeutic strategies for patients with breast cancer. Trastuzumab has been shown to only be effective in those patients whose cancers are HER2 positive by either immunohistochemistry (IHC) or fluorescence in situ hybridization (FISH). Objective. —To determine the accuracy of HER2 testing in 2 provinces in Canada. Design. —Patients with metastatic breast cancer diagnosed between 1999 and 2002 who were HER2 positive in the local laboratories were included in this study. All cases were retested centrally, by IHC (using 4 methods) and FISH. In addition, 205 locally reported HER2-negative metastatic breast cancer cases were retested centrally. Results. —Concordance between the 505 local IHC-positive cases with central IHC testing varied between 79.3% and 89.6% depending on the IHC method and scoring method used. HER2 gene amplification by FISH was present in 86.1% of local IHC-positive cases. Concordance between the 205 local IHC-negative tumors with central testing ranged between 94.8% and 100% for IHC and was 98.5% for FISH. Conclusions. —This study demonstrated that locally reported HER2-negative results were highly accurate, but less accuracy was demonstrated with local HER2-positive results. These results emphasize the need for participation in a quality assurance program.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».