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Enregistrement W2571213554 · doi:10.1182/blood.v120.21.3776.3776

High Risk of Error in Categorizing Treatment Response in Individual CML Patients by Standard Cytogenetic Analysis or PCR Assay with High CV: A Bayesian Analysis

2012· article· en· W2571213554 sur OpenAlexaff
Pierre Laneuville

Notice bibliographique

RevueBlood · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Myeloid Leukemia Treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImatinibNilotinibOncologyDasatinibInternal medicineMedicineImatinib mesylateStatisticsMyeloid leukemiaMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Abstract 3776 Existing therapeutic guidelines for CML are centered on the establishment of cytogenetic/molecular disease response milestones for assessing prognosis and recommendations for treatment decisions. Categorical risk classifications have been established from the analysis of large cohorts of patients on trial and thousands of cytogenetic and molecular analysis. While such analysis can be regarded as robust, little attention has been given to assessing the reliability of correctly assigning a patient to a given disease response category based on a single bone marrow cytogenetic analysis or quantification of BCR/ABL by PCR at a specific time point. More recently, the achievement of a cytogenetic response of ≤ 35% Ph (MCR) or BCR/ABL ≤ 10%IS at three months on first line treatment with imatinib or second generation TKIs has been shown to predict for significant differences in subsequent MMR, PFS,OS, and its adoption as a new milestone has been proposed. In the DASISION trial, the rate of MCR at 3 months for imatinib and dasatinib was 67% and 81%, and BCR/ABL ≤ 10%IS 64% and 84% respectively. The rate of BCR/ABL ≤ 10%IS at 3 months in the ENESTnd trial was 77% and 91% for imatinib and nilotinib respectively. The posterior probability of a patient having achieved an MCR at three months based on the analysis of 20 metaphases (ie. ≤ 7/20 Ph-positive) based on a Bayesian analysis is shown in Fig. A Calculations were based on the apriori probabilities of achieving an MCR at three months of 67% and 81% for imatinib and dasatinib. Conditional probabilities (probability of achieving ≤ 7/20 Ph+ if in MCR or > 7/20 Ph+ if not in MCR) were derived from the cumulative Poisson distribution. Bayesian analysis of the posterior probability of BCR/ABL ≤ 10%IS is shown in Fig. B using apriori probabilities of 64% and 84% for imatinib and dasatinib, and conditional probabilities based on normal distribution of PCR results with a coefficient of variance (CV) of 40%. The analysis demonstrates that the probability of incorrectly assigning a patient as having failed to reach an MCR is surprisingly high for results of > 7/20 Ph+ metaphases (ie. 20% for 12/20 Ph+ for dasatinib), or BCR/ABL ≤ 10%IS (ie. 20% for BCR/ABL ∼ 35%IS for dasatinib). These results signal the need for caution in assigning the categorization of response and risk in individual patients to those of much larger cohorts and highlight the need to acknowledge current limitations in therapeutic guidelines. Accuracy of cytogenetic testing can only be improved by increasing the number of metaphases analyzed, which is often not feasible. With lower achievable PCR assay CVs the accuracy of PCR can exceed that possible with cytogenetic analysis. Details of the analysis and comparative ROC curves will be presented. Disclosures: Laneuville: Novartis: Consultancy, Honoraria, Speakers Bureau; BMS: Consultancy, Honoraria, Speakers Bureau.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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