Prognostic nomogram to predict progression-free survival in patients with platinum-sensitive recurrent ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with platinum-sensitive recurrent ovarian cancer are a heterogeneous group, and it is not possible to accurately predict the progression-free survival (PFS) in these patients. We developed and validated a nomogram to help improve prediction of PFS in patients treated with platinum-based chemotherapy. METHODS: The nomogram was developed in a training cohort (n=955) from the CALYPSO trial and validated in the AGO-OVAR 2.5 Study (n=340). The proportional-hazards model (nomogram) was based on pre-treatment characteristics. RESULTS: The nomogram had a concordance index (C-index) of 0.645. Significant predictors were tumour size platinum-chemotherapy-free interval, CA-125, number of organ metastatic sites and white blood count. When the nomogram was applied without CA-125 (CA-125 was not available in validation cohort), the C-indices were 0.624 (training) and 0.594 (validation). When classification was based only on the platinum-chemotherapy-free interval, the indices were 0.571 (training) and 0.560 (validation). The calibration plot in the validation cohort based on four predictors (without CA-125) suggested good agreement between actual and nomogram-predicted 12-month PFS probabilities. CONCLUSION: This nomogram, using five pre-treatment characteristics, improves prediction of PFS in patients with platinum-sensitive ovarian cancer having platinum-based chemotherapy. It will be useful for the design and stratification of patients in clinical trials and also for counselling patients.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».