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Clinical Impact of a Novel Model Predictive of Oncotype DX Recurrence Score in Breast Cancer

机译：一种新型模型预测在乳腺癌中的新型模型预测性的临床影响

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Background/Aim: Oncotype DX recurrence score (RS) for breast cancer is a useful tool for determining chemotherapy indication but it is expensive and time-consuming. We determined whether four immuno-histochemical markers, namely human epidermal growth factor 2 (HER2), estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PgR), and Ki-67, are predictive of an RS ≥26 in Japanese patients. Patients and Methods: The study included 95 Japanese patients evaluated for RS. A predictive model was created using logistic regression analysis. Results: The discriminant function was calculated as follows: p=1/{1+exp [−(4.611+1.2342×HER2−0.0813×ER− 0.0489 ×PgR+0.0857×Ki67)]}. Using a probability of 0.5 as the cutoff, the accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive and negative predictive values were 90.5%, 72.2%, 94.8%, 76.4% and 93.5%, respectively. Conclusion: The model had a high negative predictive value in predicting RS ≥26 in Japanese patients, indicating that Oncotype DX testing may be omitted in patients with a negative result according to the predictive model.
机译：背景/目的：乳腺癌的Oncotype DX复发得分（RS）是用于确定化疗指示的有用工具，但它昂贵且耗时。我们确定四种免疫组织化学标记，即人表皮生长因子2（HER2），雌激素受体（ER），雌激素受体（ER），雌激素受体（BGR）和KI-67是预测日本患者≥26的预测。患者和方法：该研究包括95名日本患者评估卢比。使用Logistic回归分析创建预测模型。结果：判别函数计算如下：P = 1 / {1 + EXP [ - （4.611 + 1.2342×HER2-0.0813×ER- 0.0489×孕激素受体+ 0.0857×Ki67的）]}。使用0.5的概率作为截止值，精度，敏感性，特异性，阳性预测性和消极预测值分别为90.5％，72.2％，94.8％，76.4％和93.5％。结论：该模型在预测日本患者中预测≥26级的高负预测值，表明根据预测模型的患者可以省略多型DX测试。

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