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Enregistrement W4379284572 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.e12595

Informative tools to optimize neoadjuvant therapy in ER positive, HER2 negative breast cancers.

2023· article· en· W4379284572 sur OpenAlexafffundabout
Lidiya Luzhna, Stephen Chia, Mehrnoosh Pauls, Nathalie LeVasseur

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer Foundation
Mots-clésMedicineBreast cancerNatInternal medicineOncologyNeoadjuvant therapyBiopsyCancerPathologicalChemotherapyGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12595 Background: Neoadjuvant therapy (NAT) in HR+/HER2- tumors is often disputable. While the role of Oncotype DX has been well established in adjuvant settings, its clinical utility and potential implementation for prediction of NAT benefit requires further study. This ongoing study aims to report the feasibility of Oncotype DX testing on core biopsy specimens prior to NAT in patients with operable HR+/HER2- breast cancer. The effect of the recurrence score (RS) on systemic treatment recommendations and its correlation to dynamic markers of proliferation and NAT response will be evaluated. Methods: Participants with clinical T2-T4 and/or node positive HR+/HER2- breast cancer had Oncotype DX testing done prior to NAT. Clinico-pathological information, treatment regimens, clinical, radiologic, and pathological responses were recorded. Results: Of the 48 patients with HR+/HER2- breast cancer referred to BC Cancer Vancouver for consideration of NAT between September 2021 and January 2023, 26 were eligible and enrolled in the study. The success rate of the Oncotype DX on core biopsy samples was 96%. The mean turnaround time from patient consent to RS report was 19 calendar days. Approximately 32% of tumors had a RS equal or higher than 26 while 4% had a score less than 10. Nearly 25% of neoadjuvant treatment recommendations were changed based on the RS. Overall, 33% of patients received neoadjuvant chemotherapy, 54% received neoadjuvant endocrine treatment, and 12.5% proceeded with upfront surgery. Conclusions: The success rate of Oncotype DX testing on core biopsy samples was excellent. There were multiple factors that influenced trial enrollment, highlighting the low uptake and equipoise of NAT use in HR+/HER2- tumors. The Oncotype DX testing resulted in a change in systemic treatment plan in 25% of patients. Analyses are ongoing to correlate the recurrence score to NAT response, dynamic Ki-67 changes and breast MRI changes. Clinical trial information: NCT03790813 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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