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Enregistrement W2240998307 · doi:10.1200/jco.2014.32.4_suppl.10

Validation of a genomic classifier for predicting biochemical failure following postoperative radiation therapy in high-risk prostate cancer.

2014· article· en· W2240998307 sur OpenAlexaff
Robert B. Den, Felix Y. Feng, Timothy N. Showalter, Mark V. Mishra, Edouard J. Trabulsi, Costas D. Lallas, Leonard G. Gomella, Ruth Birbe, Peter A. McCue, Mercedeh Ghadessi, Karen E. Knudsen, Adam P. Dicker

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerNomogramInternal medicineCumulative incidenceProstatectomyReceiver operating characteristicRadiation therapyIncidence (geometry)OncologyProportional hazards modelArea under the curveUrologyGastroenterologyCancerCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10 Background: Radiation therapy (RT) is commonly offered in the post radical prostatectomy (RP) setting, however response varies. We hypothesized that the genomic classifier ([GC] Decipher) score would predict biochemical failure (BF) and distant metastasis (DM) in men receiving post−RP RT. Methods: Under an institutional review board approved protocol, 223 men who underwent post−RP RT at the Kimmel Cancer Center of Thomas Jefferson University for pT3 or margin positive disease from 1990 to 2009 were identified. RNA was extracted from 143 patients with paraffin−embedded specimens and expression quantified from the highest Gleason grade tumor focus using a high−density oligonucleotide microarray. Excluding men who received neo−adjuvant therapy, 139 patients remained for GC calculation. Area under the receiver operating curve (AUC), decision curves, cumulative incidence accounting for competing risks, and multivariable Cox regression analyses were used to assess GC for predicting BF and DM after RT in comparison to nomograms. Results: The AUC of CAPRA-S was 0.67 (95% CI 0.58−0.77) and 0.65 (95% CI 0.44−0.86) for BF and DM, respectively. Integration of GC improved AUC to 0.75 (95% CI 0.66−0.84) and 0.77 (95% CI 0.64−0.91) for BF and DM, respectively. Cumulative incidence of BF at 8 years post-RT was 21%, 48%, and 81% for low (less than 0.4), intermediate (0.4 to 0.6), and high (more than 0.6) GC, respectively (p<0.00001). In multivariable analysis, patients who received RT early (pre−RT prostate-specific antigen [PSA] less than 1 ng/mL) had a BF benefit with a significantly reduced hazard ratio (HR) of 0.32 (95% CI 0.11−0.96, p<0.042). Patients with high GC had an HR of 14.73 for BF (95% CI 4.90−44.31, p<0.00001). Earlier PSA recurrence was observed in patients with high GC score that received salvage compared to adjuvant RT with median BF survival post-RT of 4.67 versus 8.78 years (p<0.04). This held true after adjusting for CAPRA-S score. Conclusions: This is the first validation of the GC in the post−RP RT setting. GC improved risk stratification above clinical classifiers. Patients with high GC received significant benefit from early RT intervention. For those patients with high pre-RT PSA and high GC, exploration of intensified therapy is warranted.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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