Carbohydrate antigen 19‐9 is a prognostic and predictive biomarker in patients with advanced pancreatic cancer who receive gemcitabine‐containing chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carbohydrate antigen 19-9 (CA19-9) is a widely used biomarker in pancreatic cancer. There is no consensus on the interpretation of the change in CA19-9 serum levels and its role in the clinical management of patients with pancreatic cancer. METHODS: Individual patient data from 6 prospective trials evaluating gemcitabine-containing regimens from 3 different institutions were pooled. CA19-9 values were obtained at baseline and after successive cycles of treatment. The objective of this study was to correlate a decline in CA19-9 with outcomes while undergoing treatment. RESULTS: A total of 212 patients with locally advanced (n = 50) or metastatic (n = 162) adenocarcinoma of the pancreas were included. Median baseline CA19-9 level was 1077 ng/mL (range, 15-492,241 ng/mL). Groups were divided into those levels below (low) or above (high) the median. Median overall survival (mOS) was 8.7 versus 5.2 months (P = .0018) and median time to progression (mTTP) was 5.8 versus 3.7 months (P = .082) in the low versus high groups, respectively. After 2 cycles of chemotherapy, up to a 5% increase versus ≥ 5% increase in CA19-9 levels conferred an improved mOS (10.3 vs 5.1 months, P = .0022) and mTTP (7.5 vs 3.5 months, P = 0.0005). CONCLUSIONS: In patients who have advanced pancreatic cancer treated with gemcitabine-containing regimens baseline CA19-9 is prognostic for outcome. A decline in CA19-9 after the second cycle of chemotherapy is not predictive of improved mOS or mTTP; thus, CA19-9 decline is not a useful surrogate endpoint in clinical trials. Clinically, a ≥ 5% rise in CA19-9 after 2 cycles of chemotherapy serves as a negative predictive marker.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».