Prognostic factors (PFs) of survival in a randomized phase III trial (MPACT) of weekly <i>nab</i>-paclitaxel (<i>nab</i>-P) plus gemcitabine (G) versus G alone in patients (pts) with metastatic pancreatic cancer (MPC).
Notice bibliographique
Résumé
4059^ Background: In MPACT, pts who received nab-P + G vs G had improved overall survival (OS; median 8.5 vs 6.7 mo; HR 0.72; p= 0.000015). Here we assessed potential PFs of OS. Methods: 861 pts with MPC were randomized 1:1, stratified by region, presence of liver metastases, and Karnofsky performance status (KPS), to nab-P + G or G. OS was described in subgroups. A step-wise multivariate analysis (with significance level for entry of 0.20 and for stay of 0.10) was performed to evaluate the treatment effect and identify possible predictors of OS. Results: Pts with poorer PFs had a shorter median OS, consistent with the literature, and OS consistently favored nab-P + G in pts with these PFs (Table). Region of Eastern Europe, age ≥ 65 years, poorer KPS, presence of liver metastases, and number of metastatic sites all predicted OS (increased risk of death). The treatment effect remained significant (HR 0.72; 95% CI, 0.605 - 0.849; p < 0.0001, Cox proportional hazards [CPH] model). In another multivariate analysis in which baseline CA19-9 was added to the final model described above, the treatment effect HR was 0.67 (95% CI, 0.573 - 0.794; p < 0.0001, CPH model). Baseline CA19-9, a predictor of OS by univariate analysis, was not predictive after correction for the above factors. Conclusions: In MPACT, the most important predictors of OS were KPS, age, presence of liver metastases, number of metastatic sites, and region. After correcting for these factors, assignment to nab-P + G was an independent significant predictor of improved survival. Clinical trial information: NCT00844649. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».