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Enregistrement W2157216556 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-04-1353

Stratification of Intermediate-Risk Endometrial Cancer Patients into Groups at High Risk or Low Risk for Recurrence Based on Tumor Gene Expression Profiles

2005· article· en· W2157216556 sur OpenAlexaff
Sarah Ferguson, Adam B. Olshen, Agnès Viale, Richard R. Barakat, Jeff Boyd

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteW. M. Keck Foundation
Mots-clésRisk stratificationEndometrial cancerCancerOncologyMedicineInternal medicineGeneGene expressionRisk factorRisk assessmentBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Endometrial cancers classified as "intermediate risk" based on clinical and/or pathologic features are associated with a 15% to 20% risk of recurrence. Here, we test whether global gene expression profiling can distinguish intermediate-risk tumors into high-risk and low-risk subgroups. EXPERIMENTAL DESIGN: Tumor specimens were obtained from 75 intermediate-risk endometrial cancer patients, 13 who had recurred and 62 who had not recurred with a median follow-up of 24 months. Gene expression profiles were obtained using the Affymetrix U133A GeneChip oligonucleotide microarray. The genes most associated with risk of recurrence were used to create a risk score using a leave-one-out cross-validation method and the univariate Cox proportional hazards regression model. Time to recurrence curves for the high-risk and low-risk subgroups were estimated using the Kaplan-Meier method, and the difference in time to recurrence between these two subgroups was tested using the log-rank test. RESULTS: There was a significant difference in time to recurrence between high-risk and low-risk patients using risk scores as defined above (P = 0.04). The estimated hazard ratio (95% confidence interval) was 3.07 (1.00-9.43). CONCLUSIONS: Patients with intermediate-risk endometrial cancers identified as high-risk for recurrence according to a gene expression-based risk score have a significantly increased risk for recurrence compared with those classified as low risk. These findings suggest that gene expression profiling can potentially contribute to the clinical classification and management of intermediate-risk endometrial cancers.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations30
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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