F-120PATIENT-DERIVED SCORE BETTER DISCRIMINATOR OF OVERALL SURVIVAL THAN CLINICIAN-ASSIGNED ECOG STATUS
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Functional Assessment of Cancer Therapy-Oesophagus (FACT-E) is a validated health-related quality of life (HRQOL) instrument containing an oesophageal cancer subscale (ECS). Our objective was to assess the discriminative ability of baseline FACT-E and ECS as compared to ECOG performance status in predicting overall survival in patients with Stage II-IV cancer of the gastro-oesophageal junction or thoracic oesophagus. Methods: Data from 4 Canadian prospective studies were combined. These studies included consecutive patients with clinical stage II-IV cancer of the gastro-oesophageal junction or thoracic oesophagus who received chemoradiation either as neoadjuvant or definitive therapy. One study utilized adjuvant sunitinib. Three separate Cox regressions were performed with overall survival as the outcome and FACT-E, ECS and ECOG as the main predictors, respectively. These regressions controlled for age, stage, histology and treatment intent (curative vs palliative). Results: Overall, 128 patients had complete data. Mean age was 60.1 ± 10.3 years with 69.5% (n = 89) adenocarcinomas. Eight (6.3%) patients had palliative-intent therapy. Fourteen (10.9%) patients had sunitinib. Seventy-five deaths were observed. Mean FACT-E and ECS scores were 79.1 + 17.9 and 47.1 + 12.7, respectively. Overall, 39.8% (n = 51), 58.6% (n = 75) and 1.6% (n = 2) had ECOG performance statuses 0, 1 and 2, respectively. Baseline FACT-E and ECS independently predicted survival (both P < 0.001) whereas ECOG did not (P = 0.91). The regression models using FACT-E and ECS demonstrated better discrimination than the model utilizing ECOG (c-statistics 0.63 and 0.65 vs 0.51). Conclusions: In patients with stage II-IV oesophageal cancer being considered for chemoradiation therapy, baseline FACT-E and ECS appear to have better discrimination for survival than ECOG. The majority of patients were ECOG 0/1. Thus, these patient-derived scores were able to discriminate survivors from non-survivors even within this constrained range of clinician-assigned performance status. This highlights the potential utility of FACT-E and ECS as prognostic tools in practice and trials. Disclosure: No significant relationships.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».