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Enregistrement W4414700107 · doi:10.1186/s12957-025-04001-y

Association of progesterone receptor status with breast cancer prognosis: a meta-analysis

2025· article· en· W4414700107 sur OpenAlexaboutno aff
Yiming Hou, Jianrong Li, Qiong Zhang, Yingyi Fan

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSurgical oncologyBreast cancerProgesterone receptorOestrogen receptorHormone receptorAssociation (psychology)Receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,312
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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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