Population-level impact of adjuvant trastuzumab emtansine on the incidence of metastatic breast cancer: an epidemiological prediction model of women with HER2-positive early breast cancer and residual disease following neoadjuvant therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Treating early-stage breast cancer (eBC) may delay or prevent subsequent metastatic breast cancer (mBC). In the phase 3 KATHERINE study, women with human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive eBC with residual disease following neoadjuvant therapy containing trastuzumab and a taxane experienced 50% reductions in disease recurrence or death when treated with adjuvant trastuzumab emtansine (T-DM1) vs adjuvant trastuzumab. We predicted the population-level impact of adjuvant T-DM1 on mBC occurrence in five European countries (EU5) and Canada from 2021-2030. METHODS: An epidemiological prediction model using data from national cancer registries, observational studies, and clinical trials was developed. Assuming 80% population-level uptake of adjuvant treatment, KATHERINE data were extrapolated prospectively to model projections. Robustness was evaluated in alternative scenarios. RESULTS: We projected an eligible population of 116,335 women in Canada and the EU5 who may be diagnosed with HER2-positive eBC and have residual disease following neoadjuvant therapy from 2021-2030. In EU5, the cumulative number of women projected to experience relapsed mBC over the 10-year study period was 36,009 vs 27,143 under adjuvant trastuzumab vs T-DM1, a difference of 8,866 women, equivalent to 25% fewer cases with the use of adjuvant T-DM1 in EU5 countries from 2021-2030. Findings were similar for Canada. CONCLUSION: Our models predicted greater reductions in the occurrence of relapsed mBC with adjuvant T-DM1 vs trastuzumab in the indicated populations in EU5 and Canada. Introduction of T-DM1 has the potential to reduce population-level disease burden of HER2-positive mBC in the geographies studied.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».