Analysis of Factors Associated With Pathological Complete Response in Patients With HER2-Positive Breast Cancer Receiving Neoadjuvant Chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to examine the impact of the level of HER2 overexpression on pathologic and clinical outcomes in HER2-positive breast cancer (BC) patients treated with neoadjuvant therapy (NAT). METHODS: Women with Stage II or III HER2-positive BC who received anthracycline-taxane-trastuzumab NAT regimens followed by curative-intent surgery were included. Patients were classified according to tumor HER2 expression into HER2-high (immunohistochemistry (IHC) 3+ or fluorescence in situ hybridization (FISH) HER2/CEP17 ratio ≥5 or HER2 copy number ≥10) and HER2-intermediate (IHC 2+ with HER2/CEP17 ratio ≥2 to <5 or copy number ≥4 to <10). Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed using HER2 expression as a categorical variable. The primary outcome was pathological complete response (pCR). Estimated 3-year disease-free survival (DFS) and Overall Survival (OS) were secondary outcomes. RESULTS: Among 161 patients with HER2-positive BC, 139 (86%) and 22 (14%) were classified as HER2-high and HER2-intermediate, respectively; 105 (65.2%) had hormone receptor (HR)-positive tumors; 72 (45%) achieved a pCR. In the overall population, pCR rates of 18% and 49% were achieved in HER2-intermediate and HER2-high cases, respectively (odds ratio [OR] = 0.23 95% CI 0.07-0.72; P = .007). No pCRs were observed among HR-positive, HER2-intermediate cases. Estimated 3-year DFS was 97.1% versus 89.3% for patients achieving a pCR versus those with residual disease, respectively (P = .0011). CONCLUSION: We found that patients with HER2-high disease were more likely to achieve pCR after NAT compared to patients with HER2-intermediate BC, a subgroup of patients that may benefit from more personalized NAT strategies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».