High Ki-67 expression is associated with increased risk of distant recurrence in Oncotype Dx low risk breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess whether high Ki-67 protein expression level could independently predict the distant recurrence in early-stage breast cancer with low Oncotype Dx scores (≤ 25). METHODS: This single-center retrospective cohort study included 278 patients with hormone receptor positive (HR+) human epidermal growth factor receptor 2 negative (HER2-), T1-2N0M0, low Oncotype Dx recurrence score (RS) (≤ 25) breast cancer. We identified 2 groups: "high Ki-67″ ≥ 15% (n = 130, 47%) and "low Ki-67″ < 15% (n = 148, 53%). Clinical characteristics, treatment and survival were abstracted from chart review. Fisher's exact test was used to assess differences between Ki-67 groups. Cox-regression models were used to assess differences in survival. RESULTS: After a median follow up of 7 years, 13 (4.7%) patients experienced distant metastasis. Recurrence rate was significantly higher in the "high Ki-67″ group 9.2% (12/130) versus the "low Ki-67″ group 0.7% (1/148) (P = .001). Distant metastasis-free survival (dMFS) was significantly shorter in the "high Ki-67″ group (HR 12.90, 95% CI, 12.53-13.27, P = .008). Tumor size ≥ 2 cm was associated with shorter dMFS (HR, 12.90; 95% CI, 12.53-13.27; P < .001). In a multivariable analysis, tumor size ≥ 2 cm and "High Ki-67″ were independent prognosis factors for dMFS. CONCLUSION: Ki-67 expression level may help to identify a subset of low risk Oncotype Dx patients who could benefit from adjuvant chemotherapy.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».