Real-world impact of TAILORx on chemotherapy use and SOFT/TEXT on ovarian function suppression uptake in a population based-cohort of women 40 years and under with HR-positive, HER2-negative, axillary lymph node negative breast cancer.
Notice bibliographique
Résumé
534 Background: Gene expression profiling (GEP) testing is prognostic for distant recurrence risk in women with hormone receptor positive (HR+), human epidermal growth factor receptor-2 negative (HER2-), axillary lymph node negative (LN-) breast cancer (BC). The TAILORx trial generated prospective evidence demonstrating the 21-gene recurrence score (RS) is also predictive of chemotherapy (CT) benefit. The literature suggests that GEP testing reduces adjuvant CT prescription and is cost-effective. In the same era, the SOFT/TEXT trials demonstrated disease-free survival benefit for the addition of ovarian function suppression (OFS) to endocrine therapy in premenopausal women. Real-world uptake and impact of these advances in the management of HR+, HER2-, LN- BC in young women may be limited due to complex reasons. This retrospective study evaluated GEP and CT use post TAILORx and OFS use post SOFT/TEXT in women 40 years old or younger diagnosed with HR+, HER2-, LN BC from 2011 to 2020 in Alberta, Canada. Methods: Clinical variables were retrieved from the Alberta Health Services Cancer Care Breast Data Mart and through review of the electronic medical record. GEP testing and CT use were compared between 3 cohorts of women defined by diagnosis: pre RS funding/pre TAILORx (before April 2014), post RS funding/pre TAILORx (April 2014-May 2018), post TAILORx (June 2018 and beyond). OFS use was compared between 2 cohorts of women defined by diagnosis pre- and post SOFT/TEXT (May 2015). In subgroup analyses, we compared CT use by GEP status and RS category and OFS use by CT status. Results: Among the 291 women identified, GEP testing increased by 37% post GEP funding (pre 2% vs. post 39%; P = < .0001) and by additional 15% post TAILORx (pre 39% vs. post 54%; P < .0001) whereas overall CT use declined by 15% post GEP funding (pre 85% vs. post 70%; P = .01) and by additional 16% post TAILORx (pre 70% vs. post 54%; P = .01). Although not significant, OFS use increased by 8% post SOFT/TEXT (pre 13% vs. post 21%; P = .08). In subgroup analyses, post TAILORx was associated with a significant reduction in CT use of 19.5% in non-GEP tested women (pre 85% vs. post 65% P = .01) and non-significant increase in CT use of 6% in RS tested women (pre 40% vs. post 46%; P = .61) mainly driven by high mid range RS 21-25 and lower high range RS 26-30. There was no significant change in OFS use in non-CT treated women post SOFT/TEXT (Pre 5.3% vs. Post 8%, P = .68) whereas OFS use increased by 15% in women treated with CT post SOFT/TEXT (pre 15% vs. post 30%; P = .01). Conclusions: Public GEP funding and TAILORx led to widespread adoption of GEP and real-world decline in CT use in women 40 years of age or younger diagnosed with HR+, HER2-, LN- BC in Alberta. SOFT/TEXT led to real-world incline in OFS use in those treated with CT but adoption remained suboptimal.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».