Real-World Evidence of the Impact of CanAssist Breast on Physician’s Decision About the Use of Adjuvant Chemotherapy in Early Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinicians use prognostic biomarker/multi-gene-based tests for predicting recurrence in hormone receptor-positive/HER2-negative (HR+/HER2-) early-stage breast cancer (EBC). CanAssist Beast (CAB) uses the expression of five protein biomarkers in combination with tumor-specific parameters such as tumor size, histopathological grade, and lymph node status to predict the risk of distant recurrence within five years of diagnosis for patients with HR+/HER2-, EBC. The current study aimed to evaluate the impact of prognostic tests on adjuvant chemotherapy decisions by assessing the agreement between clinical and CAB risk stratification as low-risk (LR) or high-risk (HR) for distant recurrence. Methods The primary study group included 300 patients with HR+/HER2-, EBC diagnosed between 2016 and 2021. The clinical risk assessment and recommended treatment plan were captured before and after receiving the results for CAB. The risk stratification of patients into CAB LR and HR was obtained. Finally, compliance with CAB was analyzed by assessing the concordance of treatment prescribed with the CAB risk category. Results Before performing the CanAssist Breast test, patients were stratified based on clinicopathological features, with 52% of patients as LR, 21% as HR, and 27% of patients distributed as uncertain/intermediate risk (IR) category. CAB re-stratified the same cohort of patients, 67% as LR and 33% as HR, which was 15% higher than that of clinical LR assessment. The clinical IR category was re-stratified by CAB as 51% LR and 49% HR. Changes in treatment recommendations were seen in both clinical HR and clinical LR groups, which were 87% and 85%, respectively. Conclusions CAB has a significant impact on chemotherapy decisions. CAB provides definite treatment recommendations for patients with clinical intermediate risk. Overall, CAB has changed treatment recommendations in 23% of the cohort and for 88% of clinical IR patients helped physicians make a treatment decision.
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 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 | 0,049 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».