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Enregistrement W4410809731 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e12592

Survival outcomes following upfront surgery vs neoadjuvant chemotherapy for triple-negative and HER2-positive T1c and T2 breast cancer: A retrospective, population-based cohort study.

2025· article· en· W4410809731 sur OpenAlexaffabout
Y. Lee, Vasily Giannakeas, David W. Lim

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerOncologyRetrospective cohort studyTriple-negative breast cancerChemotherapyNeoadjuvant therapyInternal medicineCancerCohortPopulationOverall survivalTriple negativeSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e12592 Background: Neoadjuvant systemic therapy (NST) is the guideline-concordant approach for HER2-positive(+) and triple negative (TN) breast cancers over 2 cm in size. The decision between NST or upfront surgery for clinical T1cN0 HER2+ and TN breast cancers remains controversial. We compared the 10-year survival rates following NST vs upfront surgery for patients with hormone receptor (HR)-negative (HR-)/HER2+, HR+HER2+, and TN T1c-T2 tumors. Methods: We conducted a population-based, retrospective cohort study using administrative health databases at ICES. Data from all patients diagnosed with invasive breast cancer between 2009 and 2019 in Ontario, Canada were extracted from the Ontario Cancer Registry. Demographic, tumor, and treatment data were collected from the linked databases. Kaplan-Meier survival curves were generated to assess the 10-year survival rates for patients undergoing NST vs upfront surgery. Survival curves were compared using the log-rank test and stratified by receptor status, T stage, and nodal status. Statistical analysis was performed using SAS, with statistical significance set at P<0.05. Results: There were 395 HR-HER2+, 1199 HR+HER2+, and 1186 TN T1c tumors. There was no difference in 10-year survival between NST and upfront surgery for HR-HER2+ (P=.35) and HR+HER2+ (P=.46) T1c tumors. When stratified by T stage and nodal status, this finding was consistent across HR-HER2+ and HR+HER2+ T1c N0, N1, and N2 tumors. 10-year survival was greater for upfront surgery vs NST for overall TN T1c tumors (P<.001). This trend was significant for TN T1cN0 (P=.003) and T1cN1 (P=.001). Among T2 tumors, there were 827 HR-HER2+, 1945 HR+HER2+, and 2090 TN tumors. 10-year survival rates were similar for upfront surgery and NST for overall HR-HER2+ and HR+HER2+ T2 tumors (P=.68 and P=.64 respectively). However, upfront surgery showed higher 10-year survival for HR-HER2+ T2N2 (P<.001), as well as for overall TN T2 tumors (P<.001). This trend remained consistent across TN T2N1 and N2 (P<0.001 for both). Conclusions: There was no difference in 10-year survival between NST and upfront surgery for HER2-positive T1c tumors. The decision-making in this setting should therefore consider the potential for chemotherapy regimen de-escalation with upfront surgery versus the potential for NST to guide adjuvant therapies depending on response. We did observe better survival for TN T1c and T2 tumors having upfront surgery, which requires further study. Our cohort predates the CREATE-X trials, which underscores the need to study a more contemporary cohort with longer-term follow-up. Our findings may inform the decision-making for upfront surgery versus NST for patients with early-stage TN and HER2+ breast cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,379 · 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'admission2
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