Correlation between Prostate-Specific Antigen Kinetics and Overall Survival in Abiraterone Acetate–Treated Castration-Resistant Prostate Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We constructed a biomarker-survival modeling framework to explore the relationship between prostate-specific antigen (PSA) kinetics and overall survival (OS) in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) patients following oral administration of 1,000 mg/day of abiraterone acetate (AA). EXPERIMENTAL DESIGN: The PSA-survival modeling framework was based on data from two phase III studies, COU-AA-301 (chemotherapy pretreated, n = 1,184) and COU-AA-302 (chemotherapy naïve, n = 1,081), and included a mixed-effects tumor growth inhibition model and a Cox proportional hazards survival model. RESULTS: The effect of AA on PSA kinetics was significant (P < 0.0001) and comparable between the chemotherapy-naïve and -pretreated patients. PSA kinetics [e.g., PSA nadir, PSA response rate (≥30%, 50%, and 90%), time to PSA progression, PSA doubling time (PSADT)] were highly associated with OS in both populations. The model-based posttreatment PSADT had the strongest association with OS (HR ∼0.9 in both populations). The models could accurately predict survival outcomes. After adjusting for PSA kinetic endpoints, the treatment effect of AA on survival was no longer statistically significant in both studies, and the Prentice criteria of surrogacy were met for the PSA kinetic endpoints. A strong correlation was also observed between PSA and radiographic progression-free survival. CONCLUSIONS: The analysis revealed a consistent treatment effect of AA on PSA kinetics and strong associations between PSA kinetics and OS in chemotherapy-pretreated and -naïve patients, thereby providing a rationale to consider PSA kinetics as surrogacy endpoints to indicate clinical benefit in AA-treated patients with mCRPC regardless of chemotherapy treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».