48 CLINICOPATHOLOGICAL OUTCOMES AND BIOMARKER SHIFTING OF BREAST CANCER BRAIN METASTASES
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brain Cancer Canada Travel Award Recipient INTRODUCTION Breast cancer brain metastases (BCBMs) are associated with a poor prognosis. The project aims are to characterize the clinicopathological outcomes of patients with BCBMs at LHSC and compare biomarker profiles between primary tumor and BM. Methods Patients who had BCBMs surgically-resected or biopsied at LHSC were identified. Retrospective chart review was conducted. Kaplan-Meier curves were generated and Cox-regression analyses were conducted to determine clinical outcome predictors. RESULTS Seventy-five female patients were identified. Mean age at BCBM diagnosis was 56.1 years and mean time to developing BCBM was 5.4 years (range: 0-23.0 years). Triple-negative (18/75, 24.0%) and HER2+ (14/75, 18.7%) were the most common subtypes. Median OS after BCBM diagnoses was 2.4 years. Solitary BCBM (p=0.0276) and no extracranial systemic disease (p=0.0276) were associated with longer OS after BCBM diagnosis. 51 patients had paired immunohistochemistry (IHC) markers of their primary BC and BMs. 11/51 (21.6%) patients exhibited a subtype switch with hormone receptor loss (5/11, 55.6%) being the most common change. Triple-negative subtype, multiple BMs, presence of neurological deficits, tumor >3 cm, and hydrocephalus were negative prognostic factors. After multivariate Cox-regression, however, only triple-negative subtype and multiple BMs remained significant. Subtype switching did not appear to impact OS (p=0.34). CONCLUSIONS The management of BCBM remains challenging with survival remaining poor. Within our cohort, a noticeable proportion of patients exhibited biomarker profile shifting between the primary BC and BCBM. This may have clinical implications and further investigations are required to understand its mechanisms and impact on treatments.
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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 | 0,001 |
| 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 ».