Association of progesterone receptor status with breast cancer prognosis: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer (BC) prognosis is influenced by hormones, of which progesterone receptor (PR) status is controversial for BC prognosis, possibly related to clinical characteristics. OBJECTIVE: This study was to determine the impact of PR status on BC prognosis and explore the differences across patient subgroups. METHODS: PubMed, Cochrane Library, Embase, and Web of Science were searched for relevant studies until July 2024. NOS (Newcastle-Ottawa Scale) was leveraged for quality appraisal. Meta-analysis was performed using STATA15.1. RESULTS: Thirty-five studies were included, involving 89,164 patients. PR-negative status was associated with worse overall survival compared to PR-positive status (HR 1.70, 95%CI 1.42 to 2.04; p < 0.001). Similar results were unveiled for disease-free survival (HR 1.62, 95%CI 1.23 to 2.14, p < 0.001), breast-cancer-specific survival (HR 2.45, 95% CI 1.85 to 3.23, p < 0.001), and recurrence-free survival (HR 1.47, 95% CI 1.21 to 1.79, p < 0.001). Subgroup analyses unveiled that conclusions were influenced by region, estrogen receptor (ER) status, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status, menopausal status, and metastatic status. CONCLUSION: PR loss is associated with worse outcomes in BC, which is influenced by clinical characteristics. Especially in patients with ER + HER2- tumors, PR status may serve as an additional predictive marker.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».