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Enregistrement W4410808924 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.557

Assessment of ovarian function suppression (OFS)-containing adjuvant endocrine therapy in premenopausal women by Breast Cancer Index.

2025· article· en· W4410808924 sur OpenAlexaff
Ruth O’Regan, Yue Ren, Yi Zhang, Natalia Siuliukina, Catherine A. Schnabel, Roswitha Kammler, G. Viale, Patrizia Dell’Orto, Olivia Pagani, Barbara Walley, Gini F. Fleming, Prudence A. Francis, Sherene Loi, Marco Colleoni, Kai Treuner, Meredith M. Regan

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndocrine systemBreast cancerOncologyGynecologyAdjuvantInternal medicineCancerHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

557 Background: Breast Cancer Index (BCI) previously identified that premenopausal patients with HOXB13/IL17BR ratio (H/I)-Low tumors derived greater benefit than BCI(H/I)-High tumors from OFS-containing adjuvant endocrine therapy vs tamoxifen alone in the Suppression of Ovarian Function Trial (SOFT). This translational study of the Tamoxifen and Exemestane Trial (TEXT) was conducted to assess the predictive benefit of BCI (H/I) from exemestane (E) plus OFS over tamoxifen (T) plus OFS and validate the prognostic performance of BCI. Methods: Blinded BCI testing was performed in all available tumor samples from patients enrolled in TEXT, of which 1782 of 2660 had BCI successfully assessed and BCI categories assigned per established clinical cutpoints. Primary endpoints were breast cancer–free interval (BCFI) for predictive and distant recurrence–free interval (DRFI) for prognostic analyses. Per pre-specified SAP, a secondary analysis of predictive benefit combined the two OFS arms common to TEXT and SOFT (2896 of 4690 patients); clinicopathologic subgroup analyses were conducted in the combined TEXT+SOFT cohort. Cox proportional hazards models, stratified by chemotherapy use and nodal status, that included treatment assignment, BCI(H/I) status, and interaction term were used to assess BCI predictive performance by testing for treatment-by-BCI(H/I) interaction. The median follow-up was 13 years. Results: Among TEXT patients, 58% had BCI(H/I)-Low tumors.Patients with BCI (H/I)-Low tumors exhibited a 6.6% absolute benefit in 12-year BCFI (HR=0.61 [95% CI, 0.44-0.85]) for E+OFS versus T+OFS while those with BCI(H/I)-High tumors had an 6.3% absolute benefit (HR=0.78 [95% CI, 0.57-1.07]) (P-interaction = 0.29). Results were consistent in the combined TEXT+SOFT cohort and adjusting for clinicopathological variables. Clinical subgroup analyses consistently showed benefit of E+OFS vs T+OFS for BCI(H/I)-Low tumors, and more variable relative treatment effects among BCI(H/I)-High tumors, including by age. Post-hoc exploratory time-varying estimates suggested the treatment-by-BCI relationships may differ in years 0-5 vs >5 years. BCI and BCIN+ as continuous indices were prognostic for distant recurrence in N0 (P = 0.0004) and N1 (P < 0.0001) cancers. The 12-year DRFI was 96.3%, 90.3% and 84.9% for BCI-low, intermediate and high-risk N0 cancers, respectively. Conclusions: BCI was confirmed as prognostic in premenopausal women with HR+ early breast cancer enrolled in TEXT. BCI(H/I) status did not clearly predict differential benefit from E+OFS vs T+OFS. The TEXT results complement the prior results from SOFT, indicating premenopausal patients with BCI(H/I)-Low tumors benefit from more intensive endocrine therapy .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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