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Enregistrement W2146421823 · doi:10.1016/s2213-2600(13)70090-0

Serum VEGF-D concentration as a biomarker of lymphangioleiomyomatosis severity and treatment response: a prospective analysis of the Multicenter International Lymphangioleiomyomatosis Efficacy of Sirolimus (MILES) trial

2013· article· en· W2146421823 sur OpenAlexaff
Lisa R. Young, Hye Seung Lee, Yoshikazu Inoue, Joel Moss, L.G. Singer, Charlie Strange, Koh Nakata, Alan F. Barker, Jeffrey T. Chapman, Mark Brantly, James Stocks, Kevin K. Brown, Joseph P. Lynch, Hilary J. Goldberg, Gregory P. Downey, Jeffrey J. Swigris, Angelo M. Taveira‐DaSilva, Jeffrey P. Krischer, Bruce C. Trapnell, Francis X. McCormack

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Respiratory Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberous Sclerosis Complex Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésLymphangioleiomyomatosisMedicineSirolimusLymphangiomatosisTuberous sclerosisInternal medicineGastroenterologyPlaceboMulticenter trialBiomarkerPathologyRandomized controlled trialMulticenter studyLymphatic system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: VEGF-D is a lymphangiogenic growth factor that has a key role in tumour metastasis. Serum VEGF-D concentrations are increased in most patients with lymphangioleiomyomatosis, a rare neoplasm associated with mTOR-activating tuberous sclerosis gene mutations, lymphadenopathy, metastatic spread, and pulmonary cyst formation. We used data from the Multicenter International Lymphangioleiomyomatosis Efficacy of Sirolimus (MILES) trial to assess the usefulness of serum VEGF-D concentration as a marker of severity and therapeutic response to sirolimus in patients with lymphangioleiomyomatosis. METHODS: In the MILES trial, patients with lymphangioleiomyomatosis who had forced expiratory volume in 1 second (FEV1) of 70% or less of predicted were randomly assigned (1:1) to 12 months masked treatment with sirolimus or placebo. Serum VEGF-D concentrations were measured at baseline, 6 months, and 12 months. We used a linear regression model to assess associations of baseline VEGF-D concentrations with markers of disease severity, and a linear mixed effects model to assess the associations of VEGF-D concentrations with between-group differences in clinical, physiological, and patient-reported outcomes. FINDINGS: We included 42 patients from the placebo group and 45 from the sirolimus group in our analysis. Baseline VEGF-D concentrations in individual patients varied from 0·34 ng/mL to 16·7 ng/mL. Baseline VEGF-D concentrations were higher in patients who needed supplemental oxygen than in those who did not need supplemental oxygen (1·7 ng/mL [IQR 0·99–3·36] vs 0·84 ng/mL [0·52–1·39]; p<0·0001) and in those who had a bronchodilator response than in those who did not (2·01 ng/mL [0·99–2·86] vs 1·00 ng/mL [0·61–2·15]; 0·0273). Median serum VEGF-D concentrations were similar at baseline in the sirolimus and placebo groups, and fell from baseline at 6 and 12 months in the sirolimus group but remained roughly stable in the placebo group. Each one-unit increase in baseline log(VEGF-D) was associated with a between-group difference in baseline-to-12-month FEV1 change of 134 mL (p=0·0007). In the sirolimus group, improvement in baseline-to-12-month FEV1 occurred in 15 of 23 (65%) VEGF-D responders (ie, those in whom baseline-to-12-month VEGF-D concentrations decreased by more than they did in any patients in the placebo group) and four of 15 (27%) VEGF-D non-responders (p=0·0448). INTERPRETATION: Serum VEGF-D is a biologically plausible and useful biomarker in lymphangioleiomyomatosis that correlates with disease severity and treatment response. Measurement of serum VEGF-D concentrations could inform the risk–benefit analysis of sirolimus therapy in patients with lymphangioleiomyomatosis and reduce the numbers of patients needed for clinical trials. FUNDING: National Institutes of Health, US Department of Defense.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations199
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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