Estrogen-Receptor-Low-Positive Breast Cancer: Pathological and Clinical Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
The expression of estrogen receptors (ERs) in breast cancer (BC) represents a strong prognostic and predictive biomarker and directs therapeutic decisions in early and advanced stages. ER-low-positive BC, defined by the immunohistochemical (IHC) expression of ERs from 1% to 9%, constitutes a distinct subset of total BC cases. Guidelines recommend that a low expression of ERs be reported in pathology reports since the benefit of endocrine therapy in patients with ER-low-positive BC is uncertain. Recently, several cohorts, mostly of a retrospective nature, have been published, reporting the clinicopathological characteristics and outcomes of ER-low-positive BC. However, the majority of the data focus on early-stage BC and the use of (neo)adjuvant therapy, and there is a significant lack of data regarding metastatic ER-low-positive BC. Further factors, including tumor heterogeneity as well as the potential loss of ER expression due to endocrine resistance, should be considered. Including patients with ER-low-positive BC in clinical trials for triple-negative breast cancer (TNBC) might improve the understanding of this entity and allow novel therapeutic approaches. The design and conduction of randomized clinical trials regarding this subgroup of patients are greatly anticipated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».