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Enregistrement W2048088264 · doi:10.1185/03007995.2014.919908

Influence of a genomic classifier on post-operative treatment decisions in high-risk prostate cancer patients: results from the PRO-ACT study

2014· article· en· W2048088264 sur OpenAlexaff
Steven N. Michalopoulos, Naveen Kella, Ryan Payne, Paulos Yohannes, Amar Singh, Christian Hettinger, Kasra Yousefi, John Hornberger

Notice bibliographique

RevueCurrent Medical Research and Opinion · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerOncologyClassifier (UML)Internal medicineProstatectomyCancerArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the effect of an individualized genomic classifier (GC) test, for predicting metastasis following radical prostatectomy (RP), on urologists' adjuvant treatment decisions when caring for high-risk patients. PATIENTS AND METHODS: Data were submitted by US board-certified urologists in community practices (n = 15), who ordered the GC test for 146 prostate cancer patients with adverse pathologic features following RP (i.e., pathologic stage pT3 or positive surgical margins). Treatment recommendations were reported using an electronic data collection instrument, before and after reviewing the GC test report. Physicians also completed a Decision Conflict Scale (DCS), a decisional conflict measure, to assess their confidence with their treatment recommendations. RESULTS: Over 60% of high-risk patients were re-classified as low risk after review of the GC test results. Overall, adjuvant treatment recommendations were modified for 30.8% (95% CI = 23-39%) of patients. With GC test results, 42.5% of patients who were initially recommended adjuvant therapy were subsequently recommended observation. Although the number of patients recommended adjuvant therapy remained the same before and after review of the GC test results, it did influence patient treatment strategies. Multivariable analysis confirmed GC risk was the only significant predictor of treatment recommendations (OR = 4.04; 95% CI = 2.36, 6.92; p < 0.0001). Decisional conflict with regard to adjuvant treatment decisions was significantly less with the use of the GC test (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Information on individualized metastasis risk based on a patient's tumor biology, with use of the GC test, significantly changed urologists' adjuvant treatment recommendations for post-operative patients with prostate cancer, who were at high risk of metastasis. Namely, the results of this study provide evidence for the utility of the GC test, and show it may guide use of adjuvant radiation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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