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Enregistrement W4413105841 · doi:10.1093/noajnl/vdaf123.003

BSBM-03 EXPLORING FACTORS ASSOCIATED WITH BRAIN METASTASES DEVELOPMENT AMONG BREAST CANCER PATIENTS RECEIVING NEOADJUVANT CHEMOTHERAPY

2025· article· en· W4413105841 sur OpenAlexaff
Jie Wei Zhu, Ítalo Fernandes, Veronika Moravan, William T. Tran, Katarzyna J. Jerzak

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBrain Metastases and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLymphovascular invasionBreast cancerInternal medicineCumulative incidenceUnivariate analysisStage (stratigraphy)OncologyChemotherapyIncidence (geometry)CancerRetrospective cohort studyProportional hazards modelMultivariate analysisMetastasisCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND One strategy to reduce the burden of brain metastases (BrM) among patients with breast cancer (BC) is to evaluate prevention strategies among those with early-stage disease. METHODS A retrospective study of patients treated with neo-adjuvant chemotherapy (NAC) for BC at the Sunnybrook Odette Cancer Centre from 2008-2019. Descriptive statistics were used to summarize patient and treatment characteristics. Cumulative Incidence Function (CIF) curves for recurrence were generated and Fine-Gray regression was used to model the effect of covariates. Both univariate analyses and multivariable modelling using backward selection with Akaike information criterion were used. Statistical significance was defined as p<.05. RESULTS Among 469 patients, 25 developed BrM with a median follow-up of 43.4 months (IQR 21.9-73.4). Most patients (n=191, 40.7%) had HR+/HER-, 177 (37.7%) had HER2+ and 98 (20.9%) had triple negative BC. Following NAC, 129 patients (27.5%) achieved a pathologic complete response (pCR). In a Fine-Gray model accounting for competing risk of death, residual node positive disease [HR 2.68, (95%CI 1.13-6.34), p=0.025)], inflammatory BC [HR 5.3 (95% CI 2.23-12.58), p<0.001], presence of lymphovascular invasion [HR 2.53 (95%CI 1.15–5.55, p=0.021] and lack of pCR [HR 4.55 (95%CI 1.04–20.0), p=0.044] were associated with a higher risk of BrM. Among patients with node-negative status post NAC, the cumulative incidence of BrM was 3.5% (95%CI 1.5–6.8%); the cumulative incidence of BrM was 18.6% and 26.4% among those with residual node positive HER2+ or triple negative BC (n=73) or those with residual node positive HR+/HER2- (n=140) disease, respectively. Only inflammatory BC was independently associated with development of BrM; among 44 patients with inflammatory BC the cumulative incidence of BrM was 24.5% (95%CI 11.2–40.5%). CONCLUSIONS Patients with inflammatory BC or residual nodal disease post NAC have a high incidence of BrM and may benefit from trials evaluating BrM prevention strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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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