Breast Cancer Index and Prediction of Extended Aromatase Inhibitor Therapy Benefit in Hormone Receptor-Positive Breast Cancer from the NRG Oncology/NSABP B-42 Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: BCI (H/I) has been shown to predict extended endocrine therapy (EET) benefit. We examined BCI (H/I) for EET benefit prediction in NSABP B-42, which evaluated extended letrozole therapy (ELT) in patients with hormone receptor-positive breast cancer after 5 years of ET. EXPERIMENTAL DESIGN: A stratified Cox model was used to analyze RFI as the primary endpoint, with DR, BCFI, and DFS as secondary endpoints. Because of a nonproportional effect of ELT on DR, time-dependent analyses were performed. RESULTS: The translational cohort included 2,178 patients (45% BCI (H/I)-High, 55% BCI (H/I)-Low). ELT showed an absolute 10-year RFI benefit of 1.6% (P = 0.10), resulting in an underpowered primary analysis (50% power). ELT benefit and BCI (H/I) did not show a significant interaction for RFI (BCI (H/I)-Low: 10 years absolute benefit 1.1% [HR, 0.70; 95% confidence interval (CI), 0.43-1.12; P = 0.13]; BCI (H/I)-High: 2.4% [HR, 0.83; 95% CI, 0.55-1.26; P = 0.38]; Pinteraction = 0.56). Time-dependent DR analysis showed that after 4 years, BCI (H/I)-High patients had significant ELT benefit (HR = 0.29; 95% CI, 0.12-0.69; P < 0.01), whereas BCI (H/I)-Low patients were less likely to benefit (HR, 0.68; 95% CI, 0.33-1.39; P = 0.29; Pinteraction = 0.14). Prediction of ELT benefit by BCI (H/I) was more apparent in the HER2- subset after 4 years (ELT-by-BCI (H/I) Pinteraction = 0.04). CONCLUSIONS: BCI (H/I)-High versus BCI (H/I)-Low did not show a statistically significant difference in ELT benefit for the primary endpoint (RFI). However, in time-dependent DR analysis, BCI (H/I)-High patients experienced statistically significant benefit from ELT after 4 years, whereas (H/I)-Low patients did not. Because BCI (H/I) has been validated as a predictive marker of EET benefit in other trials, additional follow-up may enable further characterization of BCI's predictive ability.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».