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Enregistrement W4403537160 · doi:10.1093/jnci/djae262

Validation of a breast cancer assay for radiotherapy omission: an individual participant data meta-analysis

2024· review· en· W4403537160 sur OpenAlexafffund
Per Karlsson, Anthony Fyles, S. Laura Chang, Bradley A. Arrick, Frederick L. Baehner, Per‐Uno Malmström, Mårten Fernö, Erik Holmberg, Martin Sjöström, Fei‐Fei Liu, David Cameron, Linda Williams, John M.S. Bartlett, Joanna Dunlop, Jacqueline Caldwell, Joseph Loane, Elizabeth Mallon, Tammy Piper, Ian Kunkler, Felix Y. Feng, Corey Speers, Lori J. Pierce, John P. Bennett, Karen J. Taylor

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchVetenskapsrådetCancerfondenExact Sciences Corporation
Mots-clésMedicineInternal medicineRadiation therapyOncologyBreast cancerHazard ratioAdjuvant radiotherapyMeta-analysisProportional hazards modelCumulative incidenceIncidence (geometry)CancerConfidence intervalCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are currently no molecular tests to identify individual breast cancers where radiotherapy (RT) offers no benefit. Profile for the Omission of Local Adjuvant Radiotherapy (POLAR) is a 16-gene molecular signature developed to identify low-risk cancers where RT will not further reduce recurrence rates. METHODS: An individual participant data meta-analysis was performed in 623 patients of node-negative estrogen receptor-positive and HER2-negative early breast cancer enrolled in 3 RT randomized trials for whom primary tumor material was available for analysis. A Cox proportional hazards model on time to locoregional recurrence was used to test the interaction between POLAR score and RT. RESULTS: A total of 429 (69%) patients' tumors had a high POLAR score, and 194 (31%) had a low score. Patients with high POLAR score had, in the absence of RT, a 10-year cumulative incidence of locoregional recurrence (20%, 95% confidence interval [CI] = 15% to 26%, vs 5%, [CI] 2% to 11%) for those with a low score. Patients with a high POLAR score had a large benefit from RT (hazard ratio [HR] for RT vs no RT = 0.37, 95% CI = 0.23 to 0.60; P < .001). In contrast, there was no evidence of benefit from RT for patients with a low POLAR score (HR = 0.92, 95% CI = 0.42 to 2.02; P = .832). The test for interaction between RT and POLAR was statistically significant (P = .022). CONCLUSIONS: POLAR is not only prognostic for locoregional recurrence but also predictive of benefit from RT in selected patients. Patients aged 50 years and older with estrogen receptor-positive and HER2-negative disease and a low POLAR score could consider omitting adjuvant RT. Further validation in contemporary clinical cohorts is required.

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)0,083
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0830,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,052
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,450
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,048 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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