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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».