Assessment of the Predictive Role of Ki-67 in Breast Cancer Patients’ Responses to Neoadjuvant Chemotherapy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neoadjuvant chemotherapy (NAC) in breast cancer (BC) is being considered for a broader range of cases, including locally advanced tumors and situations where downstaging could reduce extensive surgery. Several trials have explored predictive markers of pathological complete response (pCR). The role of Ki-67 as a predictor of pCR has been demonstrated in studies. However, the cut-off remains vague, given the lack of standardization of measurement methods. The aim of our study was to evaluate the predictive value of Ki-67 in response to NAC and to identify the cut-off values that exhibit the strongest correlation with best response. MATERIALS AND METHODS: This retrospective study included 187 patients who had undergone surgery following NAC for BC at the CHU Souss Massa of Agadir between January 2020 and January 2023. Logistic regression was used to assess the correlation between Ki-67 and patients' characteristics. Optimal Ki-67 cutoff was identified by receiver operating characteristic curve. Kaplan-Meier curves were used to assess disease-free survival (DFS), and survival comparisons were assessed with the log-rank test. RESULTS: <0.001). DFS was 98.8% at 12 months. No statistical difference was found in DFS according to Ki-67 values and pCR status. CONCLUSION: Our results indicate that Ki-67 is a predictive marker for response in the neoadjuvant setting in BC patients. Our study showed that a Ki-67 cut-off >35% predicts a better pCR rate in response to NAC. However, this cutoff value remains controversial due to the absence of a standard method of measurement, with inter- and intra-observer variability. It would be necessary to validate this cutoff in other studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle