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Enregistrement W4399865048 · doi:10.1016/j.annonc.2024.06.009

Impact of hormone receptor status and tumor subtypes of breast cancer in young BRCA carriers

2024· article· en· W4399865048 sur OpenAlexaff
Luca Arecco, Marco Bruzzone, R. Bas, Hyun Jin Kim, Antonio Di Meglio, Rinat Bernstein‐Molho, Florentine Hilbers, Katarzyna Pogoda, Estela Carrasco, Kevin Punie, Jyoti Bajpai, Elisa Agostinetto, Nerea Lopetegui‐Lia, A.H. Partridge, Kelly‐Anne Phillips, Angela Toss, Christine Rousset‐Jablonski, G. Curigliano, Thomas Renaud, Alberta Ferrari, Shani Paluch–Shimon, Robert Fruscio, Wanyuan Cui, Natalie Wong, Claudio Vernieri, Fergus J. Couch, Maria Vittoria Dieci, Alexios Matikas, Mariya Rozenblit, Laura De Marchis, Fabio Puglisi, Alessandra Fabi, Stephanie L. Graff, I. Witzel, Andrea Fontana, Romina Pesce, Renata Duchnowska, Helena Luna Pais, Valentina Sini, Emir Sokolović, Evandro de Azambuja, Marcello Ceppi, Eva Blondeaux, Matteo Lambertini

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilEuropean Society for Medical OncologyNational Breast Cancer FoundationPeter MacCallum Cancer CentreAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroKorea Health Industry Development InstituteNational Institutes of HealthCancer Australia
Mots-clésMedicineBreast cancerHormone receptorOncologyInternal medicineHormoneCancerReceptorCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hormone receptor expression is a known positive prognostic and predictive factor in breast cancer; however, limited evidence exists on its prognostic impact on prognosis of young patients harboring a pathogenic variant (PV) in the BRCA1 and/or BRCA2 genes. PATIENTS AND METHODS: This international, multicenter, retrospective cohort study included young patients (aged ≤40 years) diagnosed with invasive breast cancer and harboring germline PVs in BRCA genes. We investigated the impact of hormone receptor status on clinical behavior and outcomes of breast cancer. Outcomes of interest [disease-free survival (DFS), breast cancer-specific survival (BCSS), and overall survival (OS)] were first investigated according to hormone receptor expression (positive versus negative), and then according to breast cancer subtype [luminal A-like versus luminal B-like versus triple-negative versus human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive breast cancer]. RESULTS: From 78 centers worldwide, 4709 BRCA carriers were included, of whom 2143 (45.5%) had hormone receptor-positive and 2566 (54.5%) hormone receptor-negative breast cancer. Median follow-up was 7.9 years. The rate of distant recurrences was higher in patients with hormone receptor-positive disease (13.1% versus 9.6%, P < 0.001), while the rate of second primary breast cancer was lower (9.1% versus 14.7%, P < 0.001) compared to patients with hormone receptor-negative disease. The 8-year DFS was 65.8% and 63.4% in patients with hormone receptor-positive and negative disease, respectively. The hazard ratio of hormone receptor-positive versus negative disease changed over time for DFS, BCSS, and OS (P < 0.05 for interaction of hormone receptor status and survival time). Patients with luminal A-like breast cancer had the worst long-term prognosis in terms of DFS compared to all the other subgroups (8-year DFS: 60.8% in luminal A-like versus 63.5% in triple-negative versus 65.5% in HER2-positive and 69.7% in luminal B-like subtype). CONCLUSIONS: In young BRCA carriers, differences in recurrence pattern and second primary breast cancer among hormone receptor-positive versus negative disease warrant consideration in counseling patients on treatment, follow-up, and risk-reducing surgery.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations27
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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