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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».