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Enregistrement W2570729870 · doi:10.1002/cncr.30496

Confirmation of ProMisE: A simple, genomics‐based clinical classifier for endometrial cancer

2017· article· en· W2570729870 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCancer · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensVancouver General HospitalMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity Health NetworkUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBC Cancer Foundation
Mots-clésMedicineOncologyEndometrial cancerDNA mismatch repairInternal medicineLynch syndromeCancerBioinformaticsColorectal cancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Classification of endometrial carcinomas (ECs) by morphologic features is irreproducible and imperfectly reflects tumor biology. The authors developed the Proactive Molecular Risk Classifier for Endometrial Cancer (ProMisE), a molecular classification system based on The Cancer Genome Atlas genomic subgroups, and sought to confirm both feasibility and prognostic ability in a new, large cohort of ECs. METHODS: Immunohistochemistry (IHC) for the presence or absence of mismatch repair (MMR) proteins (to identify MMR deficiency [MMR-D]), sequencing for polymerase-ɛ (POLE) exonuclease domain mutations (POLE EDMs), and IHC for tumor protein 53 (p53) (wild type vs null/missense mutations; p53 wt and p53 abn, respectively) were performed on 319 new EC samples. Subgroups were characterized and assessed relative to outcomes. The prognostic ability of ProMisE was compared with that of current risk-stratification systems (European Society of Medical Oncology [ESMO]). RESULTS: ProMisE decision-tree classification achieved categorization of all cases and identified 4 prognostic subgroups with distinct overall, disease-specific, and progression-free survival (P < .001). Tumors with POLE EDMs had the most favorable prognosis, and those with p53 abn the worst prognosis, and separation of the 2 middle survival curves (p53 wt and MMR-D) was observed. There were no significant differences in survival between the ESMO low-risk and intermediate-risk groups. ProMisE improved the ability to discriminate outcomes compared with ESMO risk stratification. There was substantial overlap (89%) between the p53 abn and high-risk ESMO subgroups; but, otherwise, there were no predictable associations between molecular and ESMO risk groups. CONCLUSIONS: Molecular classification of ECs can be achieved using clinically applicable methods and provides independent prognostic information beyond established clinicopathologic risk factors available at diagnosis. Consistent, biologically relevant categorization enables stratification for clinical trials and/or targeted therapy, identification of women who are at increased risk of having Lynch syndrome, and may guide clinical management. Cancer 2017;123:802-13. © 2016 American Cancer Society.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,273 · 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