Abstract P6-09-07: The development of a prediction tool for moderate to severe diarrhea in HER-2/hormone positive metastatic breast cancer (MBC) patients receiving lapatinib in combination with letrozole (L-L)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: For patients with HER-2/hormone positive MBC, the addition of lapatinib to letrozole is associated improvements in tumour response rates and a prolongation of progression free survival. However, moderate to severe diarrhea (≥ grade 2) is a potentially serious toxicity which can lead to dose reductions, delays, hospitalizations and even the premature discontinuation of treatment. Patient care could substantially be improved if these diarrhea events could be accurately predicted through the use of validated and easy-to-use mathematical models. In this study, the development of a repeated measures model to predict the risk of ≥ grade 2 diarrhea prior to each month of L-L therapy is described. Methods Data from 111 patients who received the L-L combination as part of a clinical trial were reviewed [Johnston, 2009]. Generalized estimating equations (GEE) were used to develop the final risk model using a backwards elimination process. Internal validation of the final regression coefficients was done using nonparametric bootstrapping. A risk scoring algorithm (range 0-250) was then derived from the final model coefficients. A receiver operating characteristic curve (ROC) analysis was then undertaken to measure the predictive accuracy of the final scoring algorithm. Results: Presence of skin and lung metastases at baseline, cumulative lapatinib dose and Hg level (nadir) were identified as being important predictors for ≥ grade 2 diarrhea. There was also a negative association between time on therapy and risk of diarrhea where a higher frequency was observed in the first few months. The ROC analysis indicated good predictive accuracy with an area under the curve of 0.80 (95%CI: 0.72 – 0.88). Prior to each new month of therapy, patients with risk scores > 125 units would be considered at high risk for developing ≥ grade 2 diarrhea. Conclusions: Risk of ≥ grade 2 diarrhea is associated with cumulative lapatinib exposure, disease related factors as well as Hg level. The planned external validation and eventual clinical application of this prediction tool will be an important source of risk information for the practicing oncologist and can enhance patient care by optimizing preventative therapies earlier in a proactive manner. Citation Format: George Dranitsaris, Mario E Locouture. The development of a prediction tool for moderate to severe diarrhea in HER-2/hormone positive metastatic breast cancer (MBC) patients receiving lapatinib in combination with letrozole (L-L) [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Seventh Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2014 Dec 9-13; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(9 Suppl):Abstract nr P6-09-07.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».