Prognostic value of Ki67 in phyllodes tumor of the breast: A systematic review and meta‑analysis
Notice bibliographique
Résumé
Numerous clinicopathological features have been examined as predictive factors for adverse outcomes in patients with phyllodes tumor (PT) of the breast, but there are still no definitive predictive markers to guide management, despite the persistent risk of recurrence, even in benign disease. Whether Ki67 has prognostic value in PT remains uncertain. Therefore, a systematic review and meta‑analysis were performed to examine whether Ki67 is associated with adverse clinical outcomes, particularly recurrence, in patients with PT. The PubMed/MEDLINE, Web of Science, Scopus, Embase and Cochrane Library databases were searched from inception to July 2024. Study characteristics and outcomes (recurrence and overall survival) according to Ki67 status were extracted from each eligible study, and pooled log odds ratios (OR) with 95% CI were derived using a random‑effects model. A total of five studies comprising 280 cases were eligible for inclusion. The adverse outcome rate for the Ki67high (Ki67 >10 or >11.2%) population was 28.7% (95% CI, 20.1‑38.6%), while the adverse outcome rate for the Ki67low population was 9.4% (95% CI, 5.4‑13.5%). Ki67high was associated with an increased odds of an adverse outcome [log OR, 1.26 (95% CI, 0.38‑2.15; P=0.005)] compared with a Ki67low status. All five studies scored 8 points on the Newcastle‑Ottawa Scale, equivalent to ‘good’ quality according to Agency for Healthcare Research and Quality standards, and no significant publication bias was noted. This was the first meta‑analysis of the predictive value of Ki67 in PT of the breast. A relatively high Ki67 index (>10%) is associated with recurrence. It is timely to re‑evaluate the prognostic value of Ki67 in large retrospective cohorts with long follow‑up to firmly establish whether it could contribute to identifying patients at risk of recurrence, particularly those with histologically benign disease. Doing so could impact clinical practice by refining follow‑up recommendations based on quality evidence.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».