A nomogram including baseline prognostic factors to estimate the activity of second‐line therapy for advanced urothelial carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To study the impact of the prognostic factors liver metastasis (LM), anaemia (haemoglobin [Hb] <10 g/dL), Eastern Cooperative Oncology Group performance status (ECOG-PS) ≥1 and time from previous chemotherapy (TFPC) on the activity of second-line therapy for advanced urothelial carcinoma (UC). PATIENTS AND METHODS: Twelve phase II trials evaluating second-line chemotherapy and/or biological characteristics (n = 748) in patients with progressive disease were pooled. Progression-free survival (PFS) was defined as tumour progression or death from any cause. The PFS rate at 6 months (PFS6) was defined from the date of registration and calculated using the Kaplan-Meier method. Response rate (RR) was defined using Response Evaluation Criteria in Solid Tumours (RECIST) 1.0. A nomogram predicting PFS6 was constructed using the rms software package in R (http://www.r-project.org). RESULTS: Data regarding progression, anaemia, LM, ECOG-PS and TFPC were available from 570 patients in nine phase II trials. The overall median PFS was 2.7 months, PFS6 was 22.2% (95% confidence interval 18.8-25.9) and the RR was 17.5% (95% CI: 14.5-20.9%). For every unit increase in risk group, the hazard of progression in 6 months increased by 41% and the odds of response decreased by 48%. A nomogram was constructed to predict PFS6 on an individual patient level. The model was internally validated and was shown to have acceptable calibration performance. CONCLUSIONS: The RR and PFS6 vary as a function of baseline prognostic factors in patients receiving second-line therapy for advanced UC. A nomogram incorporating prognostic factors facilitates the evaluation of outcomes across phase II trials enrolling heterogeneous populations and helps select suitable agents for phase III testing.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».