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Enregistrement W4412507604 · doi:10.1080/19932820.2025.2535778

Androgen receptor expression in triple negative breast cancer: an Algerian population study

2025· article· en· W4412507604 sur OpenAlexaff
Amel Hedjem, Amal Kouchkar, Amel Ladjeroud, Nacéra Zerrouki, Fatima Benaïssa, Nasir A. Ibrahim, Mohammed S. Aleissa, Nosiba S. Basher, Assia Derguini, Takfarinas Idres, Karim Houalı

Notice bibliographique

RevueLibyan Journal of Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)
Organismes subventionnairesAl-Imam Muhammad Ibn Saud Islamic University
Mots-clésMedicineAndrogen receptorBreast cancerOncologyAndrogenCancerPopulationInternal medicineGynecologyProstate cancerCancer researchHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple-negative breast cancer (TNBC) is a molecular subtype of breast cancer characterized by the absence of estrogen and progesterone receptors and the lack of HER2 overexpression. TNBC is highly heterogeneous, complicating the identification of new therapeutic targets. However, the expression of the androgen receptor (AR) in the luminal androgen receptor (LAR TNBC) subgroup has opened the door to alternative therapeutic approaches. This study aimed to assess AR expression and correlate it with clinicopathological factors in 160 early-stage TNBC patients treated from February 2015 to February 2017. Our findings reveal that AR expression is observed in 16.87% (27/160) of ≥1% AR positivity cases. Moreover, a significant 12.5% (20/160) was found in ≥10% AR positive cases. Positive AR expression was inversely correlated with a high Ki-67 proliferation index and with the basal immunophenotype. The five-year survival rate for our cohort was 83.12%, and no significant association between AR expression and overall survival was observed (p = 0.77). The study highlights the potential role of AR expression in TNBC and its implications for therapeutic strategies, although no significant association with overall survival was found.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,294 · 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
Résumé présentoui

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