The Added Value of Circulating Tumor Cell Enumeration to Standard Markers in Assessing Prognosis in a Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) is a heterogeneous disease for which better prognostic models for survival are needed. We examined the added value of circulating tumor cell (CTC) enumeration relative to common prognostic laboratory measures from patients with CRPC. Methods: Utility of CTC enumeration as a baseline and postbaseline prognostic biomarker was examined using data from two prospective randomized registration-directed trials (COU-AA-301 and ELM-PC4) within statistical models used to estimate risk for survival. Discrimination and calibration were used to measure model predictive accuracy and the added value for CTC enumeration in the context of a Cox model containing albumin, lactate dehydrogenase (LDH), PSA, hemoglobin, and alkaline phosphatase (ALK). Discrimination quantifies how accurately a risk model predicts short-term versus long-term survivors. Calibration measures the closeness of actual survival time to the predicted survival time. Results: Adding CTC enumeration to a model containing albumin, LDH, PSA, hemoglobin, and ALK (“ALPHA”) improved its discriminatory power. The weighted c-index for ALPHA without CTCs was 0.72 (SE, 0.02) versus 0.75 (SE, 0.02) for ALPHA + CTCs. The increase in discrimination was restricted to the lower-risk cohort. In terms of calibration, adding CTCs produced a more accurate model-based prediction of patient survival. The absolute prediction error for ALPHA was 3.95 months (SE, 0.28) versus 3.75 months (SE, 0.22) for ALPHA + CTCs. Conclusions: Addition of CTC enumeration to standard measures provides more accurate assessment of patient risk in terms of baseline and postbaseline prognosis in the mCRPC population. Clin Cancer Res; 23(8); 1967–73. ©2016 AACR.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».