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Enregistrement W4399121788 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.515

Recurrence score gene axes scores and outcomes by race and ethnicity in the RxPONDER trial.

2024· article· en· W4399121788 sur OpenAlexaff
Yara Abdou, Jess Hoag, William E. Barlow, Julie R. Gralow, Funda Meric‐Bernstam, Kathy S. Albain, Daniel F. Hayes, Nancy U. Lin, Edith A. Perez, Lori J. Goldstein, Stephen Chia, Sukhbinder Dhesy‐Thind, Priya Rastogi, Anne F. Schott, Jennifer M. Racz, Debashish Tripathy, Gabriel N. Hortobágyi, Lajos Pusztai, Priyanka Sharma, Kevin Kalinsky

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensJuravinski Cancer CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesExact Sciences Corporation
Mots-clésMedicineEthnic groupInternal medicineDemographyBreast cancerCancerRace (biology)Proportional hazards modelOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

515 Background: Racial inequities in breast cancer outcomes remain a significant healthcare concern. In a previous analysis of the RxPONDER trial by race/ethnicity, we showed that non-Hispanic Black (NHB) women have worse outcomes compared to non-Hispanic Whites (NHW) despite similar 21-gene recurrence scores (RS). The RS is determined by an assay consisting of 16 cancer-related genes involved in invasion, ER and HER2 signaling, and proliferation. To provide a better understanding of the differences in underlying tumor biology amongst different racial/ethnic groups, we analyzed RS gene axes scores amongst each group and associations with outcomes. Methods: A total of 3,102 women were included: Hispanic (15.5%), NHB (4.7%), Asian (9.5%), and NHW (70.2%). The primary outcome was invasive disease-free survival (IDFS). This analysis extends median follow-up from 5 to 7 years and evaluates gene axes scores that are components of the RS by race/ethnicity. Impact of proliferation, ER, GRB7 (HER2), and invasion axes scores on IDFS was evaluated in Cox regression models. Results: There were no differences in RS distribution across racial/ethnic groups, and RS remained prognostic for each group with no significant variation in RS prognostic value. However, NHBs were noted to have significantly higher proliferation axis scores than NHWs (p<0.001); HER2 axis scores was higher for Asians than NHWs (p<0.001); and Hispanics had both higher HER2 (p=0.002) and proliferation (p=0.02) axes scores compared to NHWs. These results remained statistically significant after adjusting for age. Relative to NHWs, IDFS was worse for NHBs (HR 1.41; 95% CI 0.98-2.03) and better for Asians (HR 0.63; 95% CI 0.43-0.91) in unadjusted analysis. Adjusting for treatment arm, age, grade, menopausal status, proliferation, ER and HER2 axes scores attenuated the impact of race on IDFS for NHBs (HR 1.22; 95% CI 0.84-1.76), although the findings were unchanged for Asians (HR 0.64; 95% CI 0.44-0.93; Table). In a multivariable model, proliferation axis (HR 1.56; 95% CI 1.35-1.80) and ER axis (HR 0.81; 95% CI 0.71-0.93) were prognostic for IDFS. Conclusions: RS gene axes scores differ by race/ethnicity with higher proliferation axis scores noted in NHBs, which could partially explain their inferior outcomes noted in RxPONDER. These findings suggest that tumor biology is indeed important, however, we must dig deeper to uncover intricate factors that contribute to disparities, which is key to designing comprehensive strategies to address them. Clinical trial information: NCT01272037 . [Table: see text]

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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