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Enregistrement W1978871709 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs12-p3-06-34

Abstract P3-06-34: Plasma (p) VEGF-A and VEGFR-2 biomarker (BM) results from the BEATRICE phase III trial of bevacizumab (BEV) in triple-negative early breast cancer (BC)

2012· article· en· W1978871709 sur OpenAlexaff
Peter Carmeliet, Céline Pallaud, RJ Deurloo, Lida Bubuteishvili‐Pacaud, Volkmar Henschel, Rebecca Dent, Rachel Bell, John R. Mackey, S.J. Scherer, David Cameron

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Treatment and Pharmacology
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineBevacizumabTaxanePopulationOncologyBreast cancerAnthracyclineCancerClinical endpointTriple-negative breast cancerChemotherapyMetastatic breast cancerRandomized controlled trialEpirubicin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Several candidate BMs have been explored in randomized trials of BEV across tumor types with the aim of identifying patients (pts) deriving the most substantial benefit from BEV therapy. In phase III trials, baseline pVEGF-A and pVEGFR-2 showed potential predictive value in metastatic BC (AVADO, AVEREL), pancreatic cancer (AViTA), and gastric cancer (AVAGAST; VEGF-A only). The randomized phase III BEATRICE trial, evaluating the addition of BEV to adjuvant chemotherapy in pts with triple-negative early BC, includes a comprehensive program to identify potential BMs predicting efficacy and toxicity of BEV therapy. We report results for baseline pVEGF-A and pVEGFR-2. Methods: After selection of chemotherapy (anthracycline and/or taxane), pts with T1a-T3 operable BC were randomized 1:1 to receive ≥4 cycles of chemotherapy either alone or with 1 year of BEV 5 mg/kg/wk equivalent. The primary endpoint is invasive disease-free survival (IDFS). pEDTA samples were collected from consenting pts at baseline (before treatment, after surgery), during study treatment, and at relapse. Pts were dichotomized using the median baseline concentration of each marker as the cut-off between high and low cohorts; further exploratory analyses were also performed by quartile. Results: Between Dec 2007 and Mar 2010, 2591 pts were enrolled. Of these, 1273 (49%) consented to the BM study and 1178 (45%) were included in the BM-evaluable population (BEP). Overall, the BEP was representative of the ITT population except for lower proportions of Asian pts (12% vs 24%). IDFS was similar in the BEP and ITT populations. Baseline characteristics were balanced between arms in the BEP. Baseline pVEGF-A showed neither prognostic nor predictive value using the median as the cut-off, although with a third quartile (Q3) cut-off there was a more pronounced but non-significant differentiation between treatments (HR 0.92 [low] vs 0.64 [high]). High baseline pVEGFR-2 showed potential predictive value for BEV efficacy (HR 1.24 [low] vs 0.61 [high]; p=0.029). Conclusions: Unlike trials in metastatic BC (AVADO, AVEREL), in the adjuvant setting, baseline pVEGF-A concentration did not show predictive value for BEV efficacy with a median cut-off. However, analyses using the Q3 cut-off suggest a trend toward predictive value. High baseline pVEGFR-2 was associated with greater BEV treatment effect, consistent with previous results in AVADO and AVEREL. The impact of differing biology in the adjuvant setting, lower median VEGF-A concentration than in the metastatic setting (77.0 vs 125.0–129.1 pg/mL), and the possible influence of surgery immediately before treatment require further investigation. Additional exploratory analyses are ongoing to provide better understanding of the BEATRICE dataset and the complex biology of angiogenesis, including additional markers, changes over time, and combination signatures. Citation Information: Cancer Res 2012;72(24 Suppl):Abstract nr P3-06-34.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,332 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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