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Enregistrement W2589230933 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.534

Change in International mRCC Database Consortium (IMDC) prognostic category and implications for efficacy of second-line targeted therapy.

2016· article· en· W2589230933 sur OpenAlexaff
Ian D. Davis, Wanling Xie, Carmel Pezaro, Frede Donskov, Connor Wells, Neeraj Agarwal, Sandhya Srinivas, Takeshi Yuasa, Benoit Beuselinck, Lori Wood, D. Scott Ernst, Ravindran Kanesvaran, Jennifer J. Knox, Allan J. Pantuck, Sadia Saleem, Ajjai Alva, Brian I. Rini, Jae‐Lyun Lee, Toni K. Choueiri, Daniel Yick Chin Heng

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreOttawa Regional Cancer FoundationQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaInternal medicineOncologyTargeted therapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

534 Background: Currently no predictive markers exist for choosing second-line targeted therapy (2L) in metastatic renal cell carcinoma (mRCC). A change in IMDC prognostic group when calculated at first-line therapy (1L) and 2L and its association with 2L efficacy was examined. Methods: The IMDC database was interrogated for patients who received 1L VEGF inhibitors (VEGFi) and then 2L with VEGFi or an mTOR inhibitor (mTORi). IMDC prognostic categories (Favorable, F; Intermediate, I; Poor, P) were defined prior to each line of therapy. Overall survival (OS), time to treatment failure (TTF) and response to 1L or 2L were assessed in relation to change in IMDC prognostic risk category. Results: Data for 1516 patients were analyzed; 89% had clear cell histology. Prognostic risk categories at 1L were F: 21.7%; I: 59.5%; P: 18.8%. 60.3% of patients remained in the same risk category at start of 2L; 9.0% improved (3% I→F; 6% P→I); 30.7% deteriorated (14% F → I or P; 16% I → P). Improvement in prognostic risk category was associated with better response and longer duration of 1L. Patients who improved prognostic risk (I → F or P → I), or maintained I or F grouping, had longer TTF if they remained on VEGFi for 2L compared to those who switched to mTORi (p < 0.05). In contrast, patients whose risk category deteriorated (F → I or P) may be more likely to benefit from switching to mTORi. Conclusions: Changes in IMDC prognostic category may predict the subsequent clinical course of patients with aRCC and provide a rational basis for selection of subsequent therapy. [Table: see text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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