CT Perfusion as an Early Biomarker of Treatment Efficacy in Advanced Ovarian Cancer: An ACRIN and GOG Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: ACRIN 6695 was a feasibility study investigating whether CT perfusion (CTP) biomarkers are associated with progression-free survival (PFS) at 6 months (PFS-6) in patients with advanced ovarian cancer who were treated with carboplatin and either dose-dense (weekly) or conventional (3-weekly) paclitaxel, with optional bevacizumab in the prospective phase III GOG-0262 trial. Experimental Design: ACRIN 6695 recruited participants with residual disease after primary cytoreductive surgery or planned interval cytoreduction following neoadjuvant therapy, to undergo CTP studies before (T0), 3 weeks (T1), and 4 weeks (T2) after chemotherapy initiation. Tumor blood flow (BF) and blood volume (BV) were derived with commercial software. Fisher exact tests assessed the associations of CTP biomarkers changes from T0 to T2 dichotomized at zero with PFS-6 and overall radiographic response rate, while Cox regression assessed the associations between CTP biomarker changes and PFS and overall survival (OS). Bonferroni correction was used to account for multiple comparisons. Results: Seventy-six of 120 enrolled patients from 19 centers were evaluable with a median age of 61 years. BV increase was significantly associated with lower chance of PFS-6 (P = 0.028), while BF achieves borderline significance (P = 0.053). In addition, BF increase was associated with shorter PFS (HR 2.9, 95% CI, 1.3–6.4, P = 0.008) and remained significant after adjusting for age, change in tumor volume, and surgery status (P = 0.007). Neither BF nor BV changes were significantly associated with treatment response rate or OS. Conclusions: Early CTP biomarkers measurement may provide early prognostic information for PFS in newly diagnosed ovarian cancer. Clin Cancer Res; 23(14); 3684–91. ©2017 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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».